論文の概要: StyleFlow: Disentangle Latent Representations via Normalizing Flow for Unsupervised Text Style Transfer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09670v1
• Date: Mon, 19 Dec 2022 17:59:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 16:57:05.425649
• Title: StyleFlow: Disentangle Latent Representations via Normalizing Flow for Unsupervised Text Style Transfer
• Title（参考訳）: Style Flow: 教師なしテキストスタイル転送のための正規化フローによる遠方潜在表現
• Authors: Kangchen Zhu, Zhiliang Tian, Ruifeng Luo, Xiaoguang Mao
• Abstract要約: スタイル転送は、その内容を保持しながら文のスタイルを変更することを目的としている。 本稿では,コンテンツ保存性を高めるために,新しいアンタングル型スタイル転送モデルであるStyleFlowを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.439842512864442
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text style transfer aims to alter the style of a sentence while preserving its content. Due to the lack of parallel corpora, most recent work focuses on unsupervised methods and often uses cycle construction to train models. Since cycle construction helps to improve the style transfer ability of the model by rebuilding transferred sentences back to original-style sentences, it brings about a content loss in unsupervised text style transfer tasks. In this paper, we propose a novel disentanglement-based style transfer model StyleFlow to enhance content preservation. Instead of the typical encoder-decoder scheme, StyleFlow can not only conduct the forward process to obtain the output, but also infer to the input through the output. We design an attention-aware coupling layers to disentangle the content representations and the style representations of a sentence. Besides, we propose a data augmentation method based on Normalizing Flow to improve the robustness of the model. Experiment results demonstrate that our model preserves content effectively and achieves the state-of-the-art performance on the most metrics.
• Abstract（参考訳）: テキストスタイルの転送は、コンテンツを保存しながら文のスタイルを変更することを目的としている。 並列コーパスの欠如により、最近の研究は教師なしの手法に焦点をあて、しばしばモデルの訓練にサイクル構成を用いる。 サイクル構成は、転送文を元の文に再構築することで、モデルのスタイル転送能力を向上させるため、教師なしのテキストスタイル転送タスクでコンテンツが失われる。 本稿では,コンテンツ保存性を高めるために,新しいアンタングル型スタイル転送モデルであるStyleFlowを提案する。 典型的なエンコーダ・デコーダ方式の代わりに、StyleFlowは出力を得るために前方プロセスを実行するだけでなく、出力を通して入力を推測する。 文のコンテンツ表現とスタイル表現をアンタングル化するために,注意を意識した結合層を設計する。 さらに,モデルのロバスト性を改善するために,正規化フローに基づくデータ拡張手法を提案する。 実験結果から,本モデルはコンテンツを効果的に保存し,ほとんどの指標で最先端のパフォーマンスを実現する。

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