礼貌迁移：一种标注与生成方法
计算与语言
2020-05-05 v2
摘要
本文引入了一项新任务——礼貌迁移，其旨在将不礼貌句子转换为礼貌句子，同时保留语义。我们还提供了一个自动标注了礼貌标签、规模超过 1.39 条实例的数据集，以鼓励在该新任务上进行基准评测。我们设计了一种标注与生成流水线，先识别风格属性，随后在保留大部分源内容的前提下生成目标风格的句子。对于礼貌以及另外五项迁移任务，我们的模型在内容保留的自动指标上优于 SOTA 方法，且在风格迁移准确率上表现相当或更好。此外，在全部六项风格迁移任务上，我们的模型在语法性、语义保留和迁移准确率的人工评估中均超越现有方法。数据与代码位于 https://github.com/tag-and-generate。
引用
@article{arxiv.2004.14257,
title = {Politeness Transfer: A Tag and Generate Approach},
author = {Aman Madaan and Amrith Setlur and Tanmay Parekh and Barnabas Poczos and Graham Neubig and Yiming Yang and Ruslan Salakhutdinov and Alan W Black and Shrimai Prabhumoye},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.14257},
year = {2020}
}
备注
To appear at ACL 2020