提示学习启发的无监督情感风格迁移研究

作     者：蔡国永 李安庆 CAI Guoyong;LI Anqing

作者机构：桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 广西可信软件重点实验室广西桂林541004 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2024年第60卷第5期

页      面：146-155页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金(62366010) 广西可信软件重点实验室项目(kx202060) 

主　　题：文本生成 文本样式迁移 情感迁移 提示学习 Transformer 

摘      要：文本样式迁移是在保留文本内容信息的同时移植具有某种所需样式属性的文本生成任务。为了提高在非平行样式语料下的迁移质量,提出了一种指导填充掩码模型将句子重写为目标样式的新方法。该方法总体上基于“删除-检索-生成样式迁移框架,但采用大型无监督预训练语言模型和Transformer架构。根据Transformer的工作机理,改进了从源语句中筛选样式属性的方法,通过提示学习方法挖掘预训练模型的内部知识以实现对目标样式词的生成。在两个情感基准数据集上的实验表明,该方法在文本样式迁移任务上明显优于现有的编辑类方法,综合指标的相对分数平均提高了14%以上。