Text Style Transfoer

텍스트 스타일 전환은 자연어 처리에서 중요한 작업으로, 생성된 텍스트의 특정 속성을 제어하는 것을 목표로 합니다. 이 작업은 감정과 어조와 같은 속성을 조절할 수 있습니다. 텍스트 스타일 전환은 평행 데이터를 사용하는 지도 학습 방법과 비평행 데이터를 사용하는 비지도 학습 방법으로 이루어질 수 있습니다. 지도 학습 방법은 인코더-디코더 구조를 가진 신경망 시퀀스 모델을 사용하며, 비지도 학습 방법은 분리(disentanglement), 프로토타입 편집(prototype editing), 그리고 유사 평행 코퍼스 구축(pseudo-parallel corpus construction) 등의 기술을 활용합니다. 텍스트 스타일 전환은 텍스트 생성과 감성 분석 등 다양한 분야에서 큰 응용 가치를 가지고 있으며, Yelp 리뷰 데이터셋이 일반적으로 벤치마크 데이터셋으로 사용됩니다. 평가 지표로는 감성 정확도(sentiment accuracy), BLEU, 그리고 PPL(Puzzel Perplexity)가 주로 사용됩니다.