Den dominerande inställningen till oövervakad "stilöverföring" i text bygger på idén om att lära sig en latent representation, som är oberoende av de attribut som anger dess "stil". I detta dokument visar vi att detta villkor inte är nödvändigt och inte alltid uppfylls i praktiken, inte ens med ämnesinriktad kontradiktorisk utbildning som uttryckligen syftar till att lära sig sådana disentraherade representationer. Vi föreslår därför en ny modell som kontrollerar flera faktorer av variation i textdata där detta villkor om disentangling ersätts med en enklare mekanism baserad på back-translation. Vår metod tillåter kontroll över flera attribut, som kön, känsla, produkttyp, etc., och en mer finkornig kontroll på avvägningen mellan innehållsbevarande och förändring av stil med en pooling operatör i latent utrymme. Våra experiment visar att den helt insnärjda modellen producerar bättre generationer, även när den testas på nya och mer utmanande riktmärken som innehåller recensioner med flera meningar och flera attribut.
REF uppger att det sällan är möjligt att lära sig en latent representation, som är oberoende av de attribut som anger dess stil.
Multiple-Attribute Text Style Transfer
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}