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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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作者

1 篇 zhang youcheng
1 篇 li wenkai
1 篇 xiao ruochen
1 篇 liu guoqiang

语言

1 篇 英文

检索条件"主题词=Sequence Classification modeling"

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详细简洁

排序：

A New Approach for Text Style Transfer Based on Deletion and Generation

A New Approach for Text Style Transfer Based on Deletion and...

引用

Euro-Asia Conference on Frontiers of Computer Science and Information Technology (FCSIT)

作者： Liu, Guoqiang Xiao, Ruochen Li, Wenkai Zhang, Youcheng Blended Learning MIT Apple Sin Project Cambridge MA 02139 USA

ISBN: (纸本)9781665463539

We propose using the sequence classification modeling, SHAP algorithm and masked-language modeling (MLM) for the task of text style transfer. To tackle cases when no parallel source-target pairs are available, we train sequence classification model based on Bert model with SST-2 task of GLUE for both source and target domain;and we use SHAP values, which are computed based on sequence classification model we gained, to detect and then delete words associated with original attributes. The deleted tokens are replaced by MLM trained with the target domain to retrieve new phrases associated with the target attributes. Based on this, we detect the part of speech (POS) of each word in the sentence in order to replace the suitable positions without much impact on the semantics. Additionally, we use GloVe to determine semantic similarity between the word generated by MLM and the original word so that we can trade off content versus attribute by using grid search to gain their weighting percentage. The experiments show that our methods improve style conversion rate by 9.7% and get a semantic similarity compared to original contents 28.2% on average higher than best previous system.

关键词： Masked language modeling SHAP algorithm Glove Spacy sequence classification modeling

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