Målet med "translation" är att ändra den underliggande känslan i en mening samtidigt som dess innehåll behålls. Den största utmaningen är bristen på parallella data. För att lösa detta problem föreslår vi en cykelförstärkande inlärningsmetod som möjliggör träning på oparade data genom samarbete mellan en neutraliseringsmodul och en emotionelliseringsmodul. Vi utvärderar vår strategi på två granskningsdataset, Yelp och Amazon. Experimentella resultat visar att vårt tillvägagångssätt avsevärt överträffar de modernaste systemen. Framför allt förbättrar den föreslagna metoden avsevärt prestandan för innehållsbevarande. BLEU-poängen förbättras från 1.64 till 22.46 och från 0,56 till 14.06 för de två datauppsättningarna. Denna förordning träder i kraft den tjugonde dagen efter det att den har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
I REF föreslås en cykelförstärkande inlärningsmetod för odeparerad översättningsuppgift.
Unpaired Sentiment-to-Sentiment Translation: A Cycled Reinforcement Learning Approach
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}