論文の概要: SynDec: A Synthesize-then-Decode Approach for Arbitrary Textual Style Transfer via Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12821v1
• Date: Mon, 19 May 2025 08:03:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.475834
• Title: SynDec: A Synthesize-then-Decode Approach for Arbitrary Textual Style Transfer via Large Language Models
• Title（参考訳）: SynDec: 大規模言語モデルによる任意テクスチュアスタイルの変換のためのシンセサイズズ・テーマ・デコードアプローチ
• Authors: Han Sun, Zhen Sun, Zongmin Zhang, Linzhao Jia, Wei Shao, Min Zhang,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、テキストスタイルの転送において支配的な力として浮上している。 本稿では,高品質なプロンプトを自動的に合成するSynDecアプローチを提案する。 我々は広範囲な実験を行い、SynDecが既存のLLM法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.194007856776963
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) are emerging as dominant forces for textual style transfer. However, for arbitrary style transfer, LLMs face two key challenges: (1) considerable reliance on manually-constructed prompts and (2) rigid stylistic biases inherent in LLMs. In this paper, we propose a novel Synthesize-then-Decode (SynDec) approach, which automatically synthesizes high-quality prompts and amplifies their roles during decoding process. Specifically, our approach synthesizes prompts by selecting representative few-shot samples, conducting a four-dimensional style analysis, and reranking the candidates. At LLM decoding stage, the TST effect is amplified by maximizing the contrast in output probabilities between scenarios with and without the synthesized prompt, as well as between prompts and negative samples. We conduct extensive experiments and the results show that SynDec outperforms existing state-of-the-art LLM-based methods on five out of six benchmarks (e.g., achieving up to a 9\% increase in accuracy for modern-to-Elizabethan English transfer). Detailed ablation studies further validate the effectiveness of SynDec.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、テキストスタイルの転送において支配的な力として浮上している。 しかしながら, LLMは, 1) 手作業によるプロンプトへの依存度と, (2) LLMに固有の形式的バイアスの2つの重要な課題に直面している。 本稿では,高品質なプロンプトを自動生成し,デコード処理中に役割を増幅するSynDec(SynDec)アプローチを提案する。 具体的には,代表サンプルを選択し,4次元のスタイル解析を行い,候補を再評価することで,プロンプトを合成する。 LLM復号段階では、TST効果は、合成プロンプトと負のサンプルの間のシナリオ間の出力確率のコントラストを最大化することにより増幅される。 その結果、SynDecは6つのベンチマークのうち5つで既存のLCMベースの手法よりも優れており(例えば、現代からエリザベタンへの英語の転送において最大9倍の精度で達成できる)、その結果が得られた。 詳細なアブレーション研究はSynDecの有効性をさらに検証している。

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