Uppgiften att ändra känslor kräver att vända känslan av input och bevara känslan-oberoende innehåll. Men jämbördiga meningar med samma innehåll men olika känslor är vanligtvis otillgängliga. På grund av bristen på sådana parallella data, är det svårt att extrahera känslor oberoende innehåll och vända känslan på ett oövervakat sätt. Tidigare arbete kan vanligtvis inte förena sinnesförvandling och innehållsbevarande. I detta dokument, motiverat av det faktum att det icke-emotionella sammanhanget (t.ex. "personal") ger starka signaler för förekomsten av emotionella ord (t.ex. "vänliga"), föreslår vi en ny metod som automatiskt extraherar lämplig känsloinformation från inlärda känslominnen i enlighet med specifika sammanhang. Experiment visar att vår metod avsevärt förbättrar graden av innehållsbevarande och uppnår den toppmoderna prestandan.
Dessutom försöker REF automatiskt ta fram lämplig känsloinformation från inlärda känslominnen.
Learning Sentiment Memories for Sentiment Modification without Parallel Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}