检索结果-内蒙古大学图书馆

arXiv 2020年

作者： Chen, Xiwen Zhu, Kenny Q. Advanced Data and Programming Technologies Lab Shanghai Jiao Tong University

Text style transfer aims to paraphrase a sentence in one style into another style while preserving content. Due to lack of parallel training data, state-of-art methods are unsupervised and rely on large datasets that share content. Furthermore, existing methods have been applied on very limited categories of styles such as positive/negative and formal/informal. In this work, we develop a meta-learning framework to transfer between any kind of text styles, including personal writing styles that are more fine-grained, share less content and have much smaller training data. While state-of-art models fail in the few-shot style transfer task, our framework effectively utilizes information from other styles to improve both language fluency and style transfer accuracy. Copyright © 2020, The Authors. All rights reserved.

关键词： Large dataset

来源：评论

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