論文の概要: Unsupervised Text Style Transfer with Deep Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16584v1
• Date: Thu, 31 Aug 2023 09:29:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-01 15:04:45.992347
• Title: Unsupervised Text Style Transfer with Deep Generative Models
• Title（参考訳）: 深層生成モデルを用いた教師なしテキストスタイル転送
• Authors: Zhongtao Jiang, Yuanzhe Zhang, Yiming Ju, and Kang Liu
• Abstract要約: 深層生成モデルを用いた教師なしテキストスタイル転送のための汎用フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは,従来の埋め込み手法とプロトタイプ手法を2つの特別な形式として統一することができる。 また、アライメントエンコーダや逆行訓練といった分野において、これまで提案されていたテクニックを説明するための原則的な視点も提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.801169425020225
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a general framework for unsupervised text style transfer with deep generative models. The framework models each sentence-label pair in the non-parallel corpus as partially observed from a complete quadruplet which additionally contains two latent codes representing the content and style, respectively. These codes are learned by exploiting dependencies inside the observed data. Then a sentence is transferred by manipulating them. Our framework is able to unify previous embedding and prototype methods as two special forms. It also provides a principled perspective to explain previously proposed techniques in the field such as aligned encoder and adversarial training. We further conduct experiments on three benchmarks. Both automatic and human evaluation results show that our methods achieve better or competitive results compared to several strong baselines.
• Abstract（参考訳）: 深層生成モデルを用いた教師なしテキストスタイル転送のための汎用フレームワークを提案する。 フレームワークは、非並列コーパスの各文ラベル対を、コンテンツとスタイルを表す2つの潜在コードを含む完全四重項から部分的に観察するようにモデル化する。 これらのコードは、観測データ内の依存関係を悪用することで学習される。 そして、それを操作して文を転送する。 我々のフレームワークは、以前の埋め込みメソッドとプロトタイプメソッドを2つの特別な形式に統一することができる。 また、アライメントエンコーダや逆行訓練といった分野において、これまで提案されていたテクニックを説明するための原則的な視点も提供する。 さらに3つのベンチマークで実験を行う。 自動評価と人的評価の両方の結果から,本手法はいくつかの強力なベースラインと比較して,優れた,あるいは競争的な結果が得られることが示された。

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