非平行情感到情感翻译：一种循环强化学习方法
计算与语言
2018-08-07 v2
摘要
情感到情感“翻译”的目标是在保持句子内容的同时改变其潜在情感。主要挑战在于缺乏平行数据。为解决该问题，我们提出了一种循环强化学习方法，通过中立化模块与情感化模块之间的协作，实现在非成对数据上的训练。我们在 Yelp 和 Amazon 两个评论数据集上评估了该方法。实验结果表明，我们的方法显著优于 state-of-the-art 系统。特别是，所提方法大幅提升了内容保持性能。在这两个数据集上，BLEU 分数分别从 1.64 提升至 22.46，以及从 0.56 提升至 14.06。
引用
@article{arxiv.1805.05181,
title = {Unpaired Sentiment-to-Sentiment Translation: A Cycled Reinforcement Learning Approach},
author = {Jingjing Xu and Xu Sun and Qi Zeng and Xuancheng Ren and Xiaodong Zhang and Houfeng Wang and Wenjie Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.05181},
year = {2018}
}
备注
Accepted by ACL 2018