Vi betraktar uppgiften att överföra textattributet: att omvandla en mening för att ändra ett specifikt attribut (t.ex. känsla) samtidigt som dess attributoberoende innehåll bevaras (t.ex. att ändra "skärmen är precis rätt storlek" till "skärmen är för liten"). Våra träningsdata innehåller endast meningar märkta med deras attribut (t.ex. positivt eller negativt), men inte par av meningar som skiljer sig endast i sina attribut, så vi måste lära oss att skilja attribut från attributoberoende innehåll på ett oövervakat sätt. Tidigare arbete med kontradiktoriska metoder har kämpat för att producera högkvalitativa resultat. I detta dokument föreslår vi enklare metoder som motiveras av observationen att textattribut ofta markeras med distinkta fraser (t.ex. "för små"). Vår starkaste metod extraherar innehåll ord genom att ta bort fraser i samband med meningens ursprungliga attribut värde, hämtar nya fraser i samband med målet attribut, och använder en neural modell för att flytande kombinera dessa till en slutlig utgång. På mänsklig utvärdering, vår bästa metod genererar grammatiska och lämpliga svar på 22% fler ingångar än det bästa tidigare systemet, i genomsnitt över tre attribut överföring dataset: ändra känslan av recensioner på Yelp, ändra känslan av recensioner på Amazon, och ändra bildtexter för att vara mer romantisk eller humoristisk.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF föreslog en reach-and-delete-baserad metod för textstil överföring uppgift, som tar bort de ord som är förknippade med den ursprungliga egenskapen från meningen, och hämtar nya fraser i samband med målstilen, sedan syntetiserar ny text med hjälp av en neural modell.
Delete, Retrieve, Generate: A Simple Approach to Sentiment and Style Transfer
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}