Förmågan att överföra stilar av texter eller bilder, är en viktig mätning av utvecklingen av artificiell intelligens (AI). Framstegen i överföringen av språkstil släpar dock efter andra domäner, såsom datorseende, främst på grund av bristen på parallella data och tillförlitliga utvärderingsmått. Som svar på utmaningen att sakna parallella data, vi utforskar lärande stil överföring från icke-parallell data. Vi föreslår två modeller för att uppnå detta mål. Den viktigaste idén bakom de föreslagna modellerna är att lära sig separata innehållsrepresentationer och stilrepresentationer med hjälp av kontradiktoriska nätverk. Med tanke på att det saknas principiella utvärderingsmått föreslår vi två nya utvärderingsmått som mäter två aspekter av stilöverföring: överföringsstyrka och innehållsbevarande. Vi jämför våra modeller och utvärderingsmått på två stil överföringsuppgifter: pappers-news titelöverföring, och positiv-negativ översyn överföring. Resultaten visar att det föreslagna innehållet bevarande metrisk är i hög grad korrelerar med mänskliga bedömningar, och de föreslagna modellerna kan generera meningar med liknande innehåll bevarande poäng men högre stil överföring styrka jämfört med autoencoder.
I andra nya verk tar REF itu med problemet med stilöverföring genom att lära sig separat innehåll och stilrepresentationer med hjälp av kontradiktoriska nätverk.
Style Transfer in Text: Exploration and Evaluation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}