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【文风迁移学习】文本写作风格迁移实现的难度如何？

2018/12/18镜像同步12 回复

如题，想实现将其它来源的句子或文章改写成特定表达风格的文章，没有对齐数据，是一个non-parallel data的问题，现有研究主要围绕yelp和amazon数据做情感迁移，也有用image-caption里的不同style caption数据做幽默、浪漫迁移的，最接近的是将非莎士比亚句子改写成莎士比亚风格的句子。大体思路是分别编码句子的风格（style）和内容（content），给定source data中的句子，得到内容向量后加上target data中语料的风格向量去解码保留内容并迁移风格的句子，以下是一些现有研究：https://github.com/fuzhenxin/Style-Transfer-in-Text 现在的问题是，文风并不是情感这样可以比较明确定义的概念，用一个分类器或者语言模型来衡量文风并不具有说服力，情感迁移的数据基本能够做到有一个效果比较高的预训练的分类器来判断情感，并且非平行的两组数据能够保证大概内容和主题是一致的。如果这个事情能做的话，那就可以把文言文翻译成鲁迅风格的散文，把平常说的话改写成李诞风格的脱口秀。。。现在自己想知道这件事情到底多难，和永动机相比如何？我需要三天之内做出来[ema1]

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