Ouppmärksammad text stil överföring syftar till att överföra den underliggande textstilen men hålla dess huvudsakliga innehåll oförändrat utan parallella data. De flesta befintliga metoder följer vanligtvis två steg: först skilja innehållet från den ursprungliga stilen, och sedan blanda innehållet med önskad stil. Men separationen i det första steget är utmanande eftersom innehållet och stilen interagerar på subtila sätt i naturligt språk. Därför föreslår vi i detta dokument en ram för dubbelt förstärkande lärande för att direkt överföra textens stil via en modell för kartläggning i ett steg, utan någon åtskillnad mellan innehåll och stil. Vi anser särskilt att lärandet av käll-till-mål- och mål-till-källa-kartläggningar är en dubbel uppgift, och två belöningar är utformade utifrån en sådan dubbel struktur för att återspegla stilnoggrannhet respektive innehållsbevarande, respektive. På så sätt kan de två modellerna för kartläggning i ett steg tränas genom förstärkningsinlärning, utan någon användning av parallelldata. Automatiska utvärderingar visar att vår modell överträffar toppmoderna system med stor marginal, särskilt med mer än 8 BLEU-poäng förbättring i genomsnitt på två referensdatauppsättningar. Humana utvärderingar validerar också vår modells effektivitet när det gäller stilnoggrannhet, innehållsbevarande och fluens. Våra koder och data, inklusive utgångar från alla baslinjer och vår modell, finns tillgängliga på https://github.com/luofuli/DualLanST.
I REF föreslår författarna en ram för dubbelt förstärkande lärande utan att skilja mellan innehåll och stil representationer.
A Dual Reinforcement Learning Framework for Unsupervised Text Style Transfer
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}