I detta dokument behandlas problemet med att skilja mellan de latenta variablerna stil och innehåll i språkmodeller. Vi föreslår en enkel men effektiv strategi, som innehåller kompletterande multi-task och kontradiktoriska mål, för etikett förutsägelse respektive säck-of-words förutsägelse, respektive. Vi visar både kvalitativt och kvantitativt att stilen och innehållet verkligen är lösryckta i det latenta utrymmet. Denna lösliga latent representation inlärningsmetod tillämpas för att stil överföring på icke-parallell korpora. Vi uppnår betydligt bättre resultat när det gäller överföringsnoggrannhet, innehållsbevarande och språkflöde, jämfört med tidigare toppmoderna metoder.
John och Al. I REF föreslogs en löslig metod för att lära sig representation, med hjälp av extra förlust och kontradiktoriskt lärande för att se till att stil och innehåll separeras från latenta utrymmen.
Disentangled Representation Learning for Non-Parallel Text Style Transfer
{'venue': 'ACL 2019', 'journal': 'arXiv: Computation and Language', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}