論文の概要: AuthorMix: Modular Authorship Style Transfer via Layer-wise Adapter Mixing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.23069v1
• Date: Tue, 24 Mar 2026 11:07:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-25 19:53:37.446314
• Title: AuthorMix: Modular Authorship Style Transfer via Layer-wise Adapter Mixing
• Title（参考訳）: AuthorMix: レイヤワイドアダプタミキシングによるモジュールオーサシップスタイルの転送
• Authors: Sarubi Thillainathan, Ji-Ung Lee, Michael Sullivan, Alexander Koller,
• Abstract要約: AuthorMixは軽量でモジュール化され、解釈可能なスタイル転送フレームワークである。 我々は、個々のスタイル固有のLoRAアダプタを、オープンソース作者の小さなセットで訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.94046654012963
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The task of authorship style transfer involves rewriting text in the style of a target author while preserving the meaning of the original text. Existing style transfer methods train a single model on large corpora to model all target styles at once: this high-cost approach offers limited flexibility for target-specific adaptation, and often sacrifices meaning preservation for style transfer. In this paper, we propose AuthorMix: a lightweight, modular, and interpretable style transfer framework. We train individual, style-specific LoRA adapters on a small set of high-resource authors, allowing the rapid training of specialized adaptation models for each new target via learned, layer-wise adapter mixing, using only a handful of target style training examples. AuthorMix outperforms existing, SoTA style-transfer baselines -- as well as GPT-5.1 -- for low-resource targets, achieving the highest overall score and substantially improving meaning preservation.
• Abstract（参考訳）: 著者のスタイル転送のタスクは、原文の意味を保ちながら、対象の著者のスタイルでテキストを書き換えることである。 既存のスタイル転送手法は、大きなコーパス上の単一のモデルをトレーニングして、すべてのターゲットスタイルを一度にモデル化する。 本稿では,軽量でモジュール化された,解釈可能なスタイル転送フレームワークである AuthorMix を提案する。 個別のスタイル固有のLoRAアダプタを、少数の高ソース作者に対してトレーニングし、学習された層ワイドなアダプタミキシングを通じて、新しいターゲット毎の特殊適応モデルの迅速なトレーニングを可能にする。 AuthorMixは既存の SoTA スタイルのトランスファーベースラインと GPT-5.1 の低リソースターゲットを上回り、最高スコアを獲得し、意味の保存を大幅に改善している。

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