基于交叉对齐的非平行文本风格迁移
计算与语言
2017-11-07 v2 机器学习
摘要
本文关注基于非平行文本的风格迁移。这是包括机器翻译、破译和情感修改在内的广泛问题族中的一个实例。关键挑战是将内容与其他方面（如风格）分离。我们假设不同文本语料库之间共享潜在内容分布，并提出了一种利用潜在表示的精细对齐来执行风格迁移的方法。从一种风格迁移过来的句子作为一个总体应与另一种风格的示例句子相匹配。我们在三个任务上展示了这种交叉对齐方法的有效性：情感修改、词语替换密码的破译以及词序恢复。
引用
@article{arxiv.1705.09655,
title = {Style Transfer from Non-Parallel Text by Cross-Alignment},
author = {Tianxiao Shen and Tao Lei and Regina Barzilay and Tommi Jaakkola},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.09655},
year = {2017}
}
备注
NIPS 2017 camera-ready. Added human evaluation on sentiment transfer