闭环解缠控制

稳健属性控制

通过对比学习实现在文本属性控制中内容保持与属性分离的闭环过程

Sha, Lei · Lukasiewicz, Thomas

Transactions of the Association for Computational Linguistics 2024

参数信息

数据集数量

3

技术优势

内容保持更强

通过闭环再解缠，将重构句子的解缠结果与原始解缠结果对比，显式约束内容不变。

训练更省算力

对比学习替代互信息最小化和对抗训练，省去了这两部分的计算开销。

控制更稳健

在三类文本数据集上验证了属性修改的效果，实验结果表明模型有效。

应用场景

• 文本风格迁移：将文本从一种风格迁移到另一种，同时保留原始内容。
• 可控文本生成：通过调整属性表示，精确控制生成文本的风格或情感。
• 情感分析：作为数据增强手段，生成不同情感极性的文本以扩充训练数据。