論文の概要: Low-Resource Authorship Style Transfer: Can Non-Famous Authors Be Imitated?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08986v3
• Date: Mon, 04 Nov 2024 18:53:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:56:53.719164
• Title: Low-Resource Authorship Style Transfer: Can Non-Famous Authors Be Imitated?
• Title（参考訳）: 低リソースのオーサリングスタイルのトランスファー: ノンファムなオーサリングはイミットできるのか?
• Authors: Ajay Patel, Nicholas Andrews, Chris Callison-Burch,
• Abstract要約: オーサリングスタイルの転送は、本来の意味を保ちながら、ターゲットの作者のスタイルに合わせてテキストを変更することを含む。 低リソースなオーサリングスタイルの転送タスクを導入し、ターゲットのオーサリングスタイルに限られたテキストしか存在しないようにする。 実験では、Redditのソースとターゲットの作者を選択し、Redditの投稿を転送し、ターゲットの著者のスタイルのたった16の投稿(平均500ワード)に制限します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.365967145680116
• License:
• Abstract: Authorship style transfer involves altering text to match the style of a target author whilst preserving the original meaning. Existing unsupervised approaches like STRAP have largely focused on style transfer to target authors with many examples of their writing style in books, speeches, or other published works. This high-resource training data requirement (often greater than 100,000 words) makes these approaches primarily useful for style transfer to published authors, politicians, or other well-known figures and authorship styles, while style transfer to non-famous authors has not been well-studied. We introduce the low-resource authorship style transfer task, a more challenging class of authorship style transfer where only a limited amount of text in the target author's style may exist. In our experiments, we specifically choose source and target authors from Reddit and style transfer their Reddit posts, limiting ourselves to just 16 posts (on average ~500 words) of the target author's style. Style transfer accuracy is typically measured by how often a classifier or human judge will classify an output as written by the target author. Recent authorship representations models excel at authorship identification even with just a few writing samples, making automatic evaluation of this task possible for the first time through evaluation metrics we propose. Our results establish an in-context learning technique we develop as the strongest baseline, though we find current approaches do not yet achieve mastery of this challenging task. We release our data and implementations to encourage further investigation.
• Abstract（参考訳）: オーサリングスタイルの転送には、本来の意味を保ちながら、ターゲットの作者のスタイルにマッチするようにテキストを変更することが含まれる。 STRAPのような既存の教師なしのアプローチは、主に、書籍、スピーチ、その他の出版作品のスタイルの多くの例で、対象とする著者へのスタイルの転送に焦点を合わせてきた。 この高リソースのトレーニングデータ要求(しばしば10000語以上)は、これらのアプローチを主に出版者、政治家、その他の著名な人物や著作者へのスタイル転送に役立てる一方で、有名でない著者へのスタイル転送は十分に研究されていない。 本稿では,低リソースなオーサリングスタイル転送タスクを導入する。これは,ターゲットのオーサリングスタイルに限られたテキストしか存在しない,より困難なオーサリングスタイル転送のクラスである。 実験では、Redditのソースとターゲットの作者を選択し、Redditの投稿を転送し、ターゲットの著者のスタイルのたった16の投稿(平均500ワード)に制限します。 スタイルの転送精度は典型的には、分類器や人間の判断器が対象の著者によって書かれた出力を分類する頻度によって測定される。 近年の著者識別モデルでは, 著者識別に優れ, 著者識別の精度が向上し, 筆者らが提案する評価指標により, この課題の自動評価が可能となった。 提案手法は,本手法が最強のベースラインとして開発されているが,現在の手法では,この課題の習得がまだ達成されていない。 さらなる調査を促進するために、データと実装をリリースします。

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