formality style transfer | BriefGPT

关键词formality style transfer

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波斯语的正式风格转换
研究探索了波斯语的形式风格转换，旨在将非正式的文本转化为正式的文本，保持原始含义，并改善了现有自然语言处理工具在数字平台上普遍存在的非正式语言问题。通过引入一种新的模型 Fa-BERT2BERT，基于 Fa-BERT 架构，结合一致性学习和
PDFa month ago
具有专家反馈的上下文学习用于可解释风格转移
提出通过向 ChatGPT 模型蒸馏来改进形式转换数据集的解释性，进一步使用以上下文学习为基础的 ChatGPT 作为评论者来整合稀缺的专家人工反馈以提炼生成的解释。使用此数据集表明当前分发的模型在形式转换任务上表现不佳，而在我们的高质量数
PDF10 months ago
ACL半监督形式化风格转移及其一致性训练
本文提出了一种半监督框架，通过一致性训练来更好地利用源端未标记句子，其中采用了数据扰动方法来增广伪平行数据，并提出了有效的数据过滤策略，实现了在 GYAFC 基准测试中获得最先进的结果。
PDF2 years ago
EMNLP评估风格迁移的评价指标：以多语言形式转移为例的案例研究
本文评估了风格转移 (ST) 领域自动度量标准对于形式风格转移这一常见任务的效果，包含了葡萄牙语、法语和意大利语，这是这一领域第一个多语言评估的工作，提出了最佳实践，指出了几个与人类评测高度一致的、在多语言下表现良好的模型，期望协助加速风格
PDF3 years ago
ACL增强正式化风格转换的上下文感知规则注入
该研究提出了一种基于 BERT 编码器和解码器的上下文感知规则注入方法，用于形式转移问题。在内在和外在实验中，该方法都取得了良好的效果，尤其在用户生成的语言上表现最佳。
PDF3 years ago
感谢 BART！奖励预训练模型改善正式风格转换
此篇研究发现在有限的平行数据下，fine-tuning 预训练的 GPT-2 和 BART 语言模型可提高对形式的样式转换模型中内容保留的成功率，并加以奖励促进模型对形式和内容两个核心方面的提高，从而实现了新的最高水平。
PDF3 years ago
EMNLP利用语言模型鉴别器和互信息最大化的半监督正式风格转换
本文提出了一种使用语言模型鉴别器的半监督式正式语言风格转换模型，通过最大化生成句子为正式语言的可能性进行训练，并提出了最大化样式源和目标之间互信息作为训练目标。实验结果表明，在自动化指标和人类判断方面，我们的模型显著优于之前的最新基线，并将
PDF4 years ago
ACL形式转换的并行数据增强
本论文研究如何增广平行数据，提出了新颖且简单的数据增广方法来获得有用的句子对，并表明采用增广平行数据进行预训练可以帮助改善正式语体转换，并在 GYAFC 基准数据集中取得了最先进的结果。
PDF4 years ago
序列到序列的预训练与数据增强技术在句子重写中的应用
该文研究了使用数据增强的序列到序列预训练在句子重写方面的应用。在使用增强数据和金标准数据训练序列到序列模型时，我们采用分阶段训练方法。实验结果表明，该方法显著提高了句子重写任务的性能，并在 GEC 和 FST 上达到了最先进的结果。
PDF5 years ago