文本风格转换综述

• 作者: 贾熹滨 刘思良 胡长建 李让
• 来源期刊: 北京工业大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 自然语言生成 人工智能 文本风格转换 显性解耦 隐空间解耦 一步映射
• 年，卷（期）: 2022,（4）
• 所属期刊栏目: 研究述评|Reviews
• 页码范围: 443-456
• 页数: 14页
• 分类号: U461|TP308
• 语种: 中文
• DOI: 10.11936/bjutxb2020120008

摘要

自然语言生成是人工智能系统中的重要组成部分,随着人工智能技术逐渐融入人们的生活,人们对自然语言生成技术有了更高的要求,可控自然语言生成成为新的研究热点.文本风格转换任务作为可控自然语言生成的重要研究方向,受到学术界和工业界的广泛关注.文本风格转换任务指的是在保留文本原有内容的基础上,有目的地生成目标风格的句子.为了进一步展示该任务中的发展进程,首先,介绍了当前文本风格转换任务的定义及发展脉络;然后,基于模型方法将当前的研究工作总结成3类,即基于隐空间解耦、基于显性解耦和基于一步映射,在简述这些工作的基础上,着重介绍了一些具有启发意义的工作;接着,梳理和分析了文本风格转换任务中的公共数据集和评估方法;最后,对文本风格转换任务的未来发展趋势提出展望.