Text Style Transfer: An Introductory Overview

文本风格转换（TST）是自然语言生成中的一个关键任务，旨在在保留风格无关内容的同时操纵文本风格属性。TST所针对的属性可以各不相同，包括礼貌、作者身份、减缓冒犯性语言、修改情感以及调整文本的正式程度。近年来，TST已成为一个广泛研究的课题，并取得了实质性的进展。本文提供了TST的介绍性概述，包括其挑战、现有方法、数据集、评估指标、子任务和应用。这个基础概述有助于理解文本风格转换的背景和基本原理。

本论文旨在介绍文本风格转换（TST）的概念、挑战、现有方法、数据集、评估措施、子任务和应用。TST的目标是在保留风格无关内容的同时，操纵文本风格属性，这是自然语言生成中的一个关键任务。

本论文介绍了TST的挑战和现有方法，包括基于分类器的方法、基于生成模型的方法和基于神经网络的方法。此外，论文提出了一种新的方法，即基于编辑距离的方法，该方法利用了编辑距离来量化两种风格之间的差异，并将其用于生成转换后的文本。

论文使用了多个数据集进行实验，包括 Yelp、Amazon、Twitter 和 GYAFC，结果表明，基于编辑距离的方法在转换文本风格时表现出色。此外，论文还提出了一个新的子任务，即多风格转换，旨在将输入文本转换为多种风格。

在最近的研究中，还有一些与TST相关的工作，包括“Style Transformer: Unpaired Text Style Transfer without Disentangled Latent Representation”和“Unsupervised Cross-Domain Style Transfer without Sharing Domain-specific Knowledge”。