Generera svar i en riktad stil är en användbar men utmanande uppgift, särskilt i avsaknad av parallella data. Med begränsade data tenderar befintliga metoder att generera svar som antingen är mindre stiliserade eller mindre kontextrelevanta. Vi föreslår STYLEFUSION, som överbryggar konversation modellering och nonparallell stil överföring genom att dela en strukturerad latent utrymme. Denna struktur gör det möjligt för systemet att generera stiliserade relevanta svar genom provtagning i grannskapet av konversationsmodell förutsägelse, och kontinuerligt kontrollera stilnivån. Vi demonstrerar denna metod med hjälp av dialoger från Reddit data och två uppsättningar meningar med distinkta stilar (arXiv och Sherlock Holmes romaner). Automatisk och mänsklig utvärdering visar att systemet, utan att göra avkall på lämpligheten, genererar svar av den riktade stilen och överträffar konkurrenskraftiga baslinjer.
REF använder ett strukturerat latent utrymme för att generera stiliserade dialogsvar.
Structuring Latent Spaces for Stylized Response Generation
{'venue': 'EMNLP 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}