基于 VAE 和平行数据集的文本嵌入风格提取
计算与语言
2025-02-14 v1
摘要
本研究利用变分自编码器（VAE）模型探讨不同圣经译本之间的风格差异。通过将文本数据嵌入高维向量，旨在检测和分析圣经译本之间的风格差异，特别关注区分美式标准译本（ASV）与其他译本。结果表明，每种译本都呈现出独特的风格分布，可有效通过 VAE 模型识别。这些发现表明 VAE 模型在捕捉和区分文本风格方面具有专业能力，尽管其主要针对区分单一风格进行优化。本研究突显了该模型在 AI 驱动文本生成和风格分析中更广泛应用的潜力，同时也认识到需进一步模型细化以解决多维风格关系的复杂性。未来研究可将此方法延伸至其他文本领域，为深入洞察不同类型文本数据中所嵌入的风格特征提供更深入的见解。
引用
@article{arxiv.2502.08668,
title = {Style Extraction on Text Embeddings Using VAE and Parallel Dataset},
author = {InJin Kong and Shinyee Kang and Yuna Park and Sooyong Kim and Sanghyun Park},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.08668},
year = {2025}
}
备注
9 pages, 6 figures