テキストスタイル転送

テキストスタイル転換は、自然言語処理における重要なタスクで、生成されたテキストの特定の属性（例えば感情やトーン）を制御することを目指しています。このタスクは、並列データを使用した教師あり方法と、非並列データを使用した教師なし方法の両方で達成できます。前者では、エンコーダー-デコーダー構造を持つニューラルシーケンスモデルが用いられます。後者では、分離、プロトタイプ編集、疑似並列コーパス構築などの技術が採用されます。テキストスタイル転換は、テキスト生成や感情分析などの分野で大きな応用価値を持ち、 Yelpレビューデータセットが一般的にベンチマークデータセットとして使用されています。評価指標には、感情精度、BLEU、PPLなどが用いられます。