論文の概要: A Survey of Text Style Transfer: Applications and Ethical Implications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16737v1
- Date: Tue, 23 Jul 2024 17:15:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-25 15:54:04.437873
- Title: A Survey of Text Style Transfer: Applications and Ethical Implications
- Title（参考訳）: テキストスタイルの伝達に関する調査:応用と倫理的含意
- Authors: Sourabrata Mukherjee, Mateusz Lango, Zdenek Kasner, Ondrej Dušek,
- Abstract要約: テキストスタイル転送(TST)は、テキストのスタイルに依存しない内容を変更することなく、丁寧さ、形式性、感情など、言語使用の選択された属性を制御することを目的としている。
本稿では,従来の言語アプローチと近年のディープラーニング手法の両方を用いて,長年にわたって研究されてきたTST応用の総合的なレビューを行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.749824105387292
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Text style transfer (TST) is an important task in controllable text generation, which aims to control selected attributes of language use, such as politeness, formality, or sentiment, without altering the style-independent content of the text. The field has received considerable research attention in recent years and has already been covered in several reviews, but the focus has mostly been on the development of new algorithms and learning from different types of data (supervised, unsupervised, out-of-domain, etc.) and not so much on the application side. However, TST-related technologies are gradually reaching a production- and deployment-ready level, and therefore, the inclusion of the application perspective in TST research becomes crucial. Similarly, the often overlooked ethical considerations of TST technology have become a pressing issue. This paper presents a comprehensive review of TST applications that have been researched over the years, using both traditional linguistic approaches and more recent deep learning methods. We discuss current challenges, future research directions, and ethical implications of TST applications in text generation. By providing a holistic overview of the landscape of TST applications, we hope to stimulate further research and contribute to a better understanding of the potential as well as ethical considerations associated with TST.
- Abstract（参考訳）: テキストスタイル転送(TST)は制御可能なテキスト生成において重要なタスクであり、テキストのスタイルに依存しない内容を変更することなく、丁寧さ、形式性、感情などの言語使用の属性を制御することを目的としている。
この分野は近年かなりの研究関心を集めており、すでにいくつかのレビューで取り上げられているが、主に新しいアルゴリズムの開発と異なるタイプのデータ(教師なし、教師なし、ドメイン外など)から学ぶことに焦点を当てており、アプリケーション側ではそれほど多くはない。
しかし、TST関連の技術は、徐々に生産レベルと配備レベルに到達しており、TST研究にアプリケーション・パースペクティブを含めることが重要である。
同様に、しばしば見落とされがちなTST技術に関する倫理的考察が、問題となっている。
本稿では,従来の言語アプローチと近年のディープラーニング手法の両方を用いて,長年にわたって研究されてきたTST応用の総合的なレビューを行う。
本稿では,テキスト生成におけるTST適用の課題,今後の研究方向性,倫理的意味について論じる。
TST応用の全体像を概観することにより、さらなる研究を奨励し、TSTに関する倫理的考察だけでなく、その可能性の理解を深めたいと考えています。
関連論文リスト
- Text Style Transfer: An Introductory Overview [0.1534667887016089]
テキストスタイル転送(TST)は、スタイルに依存しないコンテンツを保存しながらテキストスタイルの属性を操作する自然言語生成において重要なタスクである。
TSTを対象とする属性は、丁寧さ、著者シップ、攻撃的言語の緩和、感情の修正、テキストの形式調整など、多岐にわたる可能性がある。
本稿では,その課題,既存アプローチ,データセット,評価尺度,サブタスク,アプリケーションについて概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-20T09:54:55Z) - A review-based study on different Text-to-Speech technologies [0.0]
本稿では, 共役TS, ホルマント合成TS, 統計パラメトリックTSなど, 利用可能なTS技術について検討する。
この研究は、これらの技術の利点と限界を、音声の自然性、システムの複雑さのレベル、異なるアプリケーションに適合する可能性の観点から比較することに焦点を当てている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-17T20:07:23Z) - Thread of Thought Unraveling Chaotic Contexts [133.24935874034782]
思考のスレッド(ThoT)戦略は、人間の認知プロセスからインスピレーションを得ている。
実験では、他のプロンプト技術と比較して、ThoTは推論性能を著しく改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-15T06:54:44Z) - An Inclusive Notion of Text [69.36678873492373]
テキストの概念の明確さは再現可能で一般化可能なNLPにとって不可欠である,と我々は主張する。
言語的および非言語的要素の2層分類を導入し,NLPモデリングに使用することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-10T14:26:43Z) - Prompt Learning for Few-Shot Dialogue State Tracking [75.50701890035154]
本稿では,限られたラベル付きデータを用いて,対話状態追跡(DST)モデルを効率的に学習する方法に焦点を当てる。
本稿では,2つの主要なコンポーネントである値ベースプロンプトと逆プロンプト機構からなる,数ショットDSTのためのプロンプト学習フレームワークを設計する。
実験により、我々のモデルは未確認のスロットを生成し、既存の最先端の数ショット法より優れていることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-15T07:37:33Z) - A Survey of Controllable Text Generation using Transformer-based
Pre-trained Language Models [21.124096884958337]
制御可能なテキスト生成(CTG)は、自然言語生成(NLG)分野における新興分野である
本稿では,この領域における共通課題,主なアプローチ,評価手法について,体系的な批判的レビューを行う。
我々は、この分野が直面している課題について議論し、様々な将来的な方向性を示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-14T08:32:20Z) - A Survey on Temporal Sentence Grounding in Videos [69.13365006222251]
ビデオ(TSGV)における時間的文グラウンドングは、与えられた文クエリに関する未編集ビデオから1つのターゲットセグメントをローカライズすることを目的としている。
我々の知る限りでは、これは時間的文接地に関する最初の体系的な調査である。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-16T15:01:46Z) - A Survey on Neural Speech Synthesis [110.39292386792555]
テキスト・トゥ・スピーチ(TTS)は、音声、言語、機械学習のコミュニティにおけるホットな研究テーマである。
我々は、現在の研究と今後のトレンドをよく理解することを目的として、ニューラルTSに関する包括的な調査を行っている。
我々は、テキスト分析、音響モデル、ボコーダなど、ニューラルネットワークの重要なコンポーネントと、高速TS、低リソースTS、堅牢TS、表現型TS、適応型TSなど、いくつかの先進的なトピックに焦点を当てる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-29T16:50:51Z) - Text Style Transfer: A Review and Experimental Evaluation [26.946157705298685]
Text Style Transfer (TST)タスクは、スタイルに依存しないコンテンツを保持しながら、テキストのスタイリスティックな特性を変更することを目的としている。
多くの新しいTSTアルゴリズムが開発され、業界はこれらのアルゴリズムを活用してエキサイティングなTSTアプリケーションを実現している。
本稿では,テキストスタイルの伝達に関する最近の研究成果を概観する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-24T02:02:58Z) - Positioning yourself in the maze of Neural Text Generation: A
Task-Agnostic Survey [54.34370423151014]
本稿では, ストーリーテリング, 要約, 翻訳など, 世代ごとのタスクインパクトをリレーする手法の構成要素について検討する。
本稿では,学習パラダイム,事前学習,モデリングアプローチ,復号化,各分野における重要な課題について,命令的手法の抽象化を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-14T17:54:42Z) - A Survey on Text Simplification [0.0]
Text Simplification (TS)は、コンテンツの言語的複雑さを減らし、理解しやすくすることを目的としている。
この調査は、TSの包括的な概要を提供し、それ以前に使用されていたアプローチの簡単な説明を含むことを目指している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-19T18:12:33Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。