論文の概要: SC2: Towards Enhancing Content Preservation and Style Consistency in Long Text Style Transfer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04578v1
- Date: Fri, 7 Jun 2024 01:43:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-10 15:48:53.522193
- Title: SC2: Towards Enhancing Content Preservation and Style Consistency in Long Text Style Transfer
- Title（参考訳）: SC2:長文スタイル転送におけるコンテンツ保存とスタイル一貫性の強化を目指す
- Authors: Jie Zhao, Ziyu Guan, Cai Xu, Wei Zhao, Yue Jiang,
- Abstract要約: テキストスタイル転送(TST)は、セマンティックコンテンツを保存しながら、テキストのスタイルの極性を変えることを目的としている。
Joint Style-Content Weighed (JSCW)モジュールとStyle Consistency Losは、この2つの問題に対処するために設計されている。
本研究は多種多様な実験を行い, 競争ベースラインよりもSC2が有意に向上したことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.72064089983228
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Text style transfer (TST) aims to vary the style polarity of text while preserving the semantic content. Although recent advancements have demonstrated remarkable progress in short TST, it remains a relatively straightforward task with limited practical applications. The more comprehensive long TST task presents two challenges: (1) existing methods encounter difficulties in accurately evaluating content attributes in multiple words, leading to content degradation; (2) the conventional vanilla style classifier loss encounters obstacles in maintaining consistent style across multiple generated sentences. In this paper, we propose a novel method SC2, where a multilayer Joint Style-Content Weighed (JSCW) module and a Style Consistency loss are designed to address the two issues. The JSCW simultaneously assesses the amounts of style and content attributes within a token, aiming to acquire a lossless content representation and thereby enhancing content preservation. The multiple JSCW layers further progressively refine content representations. We design a style consistency loss to ensure the generated multiple sentences consistently reflect the target style polarity. Moreover, we incorporate a denoising non-autoregressive decoder to accelerate the training. We conduct plentiful experiments and the results show significant improvements of SC2 over competitive baselines. Our code: https://github.com/jiezhao6/SC2.
- Abstract（参考訳）: テキストスタイル転送(TST)は、セマンティックコンテンツを保存しながら、テキストのスタイルの極性を変えることを目的としている。
最近の進歩は短いTSTで顕著な進歩を見せているが、実用的応用が限られている比較的単純な課題である。
より包括的な長いTST課題は,(1) 既存の手法では,複数の単語のコンテンツ属性を正確に評価することが困難であり,内容の劣化につながること,(2) 従来のバニラスタイルの分類器の損失は,複数の文をまたいで一貫したスタイルを維持する上で障害に遭遇すること,の2つの課題を提示する。
本稿では,2つの問題に対処するために,JSCWモジュールとスタイル整合性損失を多層化したSC2を提案する。
JSCWは、トークン内のスタイル属性とコンテンツ属性の量を同時に評価し、損失のないコンテンツ表現を取得し、コンテンツ保存を強化する。
複数のJSCW層はさらにコンテンツ表現を洗練させる。
我々は、生成した複数の文がターゲットスタイルの極性を一貫して反映するように、スタイル整合損失を設計する。
さらに,非自己回帰デコーダをデノベートしてトレーニングを高速化する。
本研究は多種多様な実験を行い, 競争ベースラインよりもSC2が有意に向上したことを示す。
コード:https://github.com/jiezhao6/SC2。
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