A Survey of Text Style Transfer: Applications and Ethical Implications

文本风格转换（TST）是可控文本生成中的重要任务，旨在控制语言使用的选定属性，如礼貌、正式性或情感，而不改变文本的风格独立内容。近年来，该领域受到了相当多的研究关注，并已被多次评述，但重点大多集中在开发新算法和从不同类型的数据（监督、无监督、跨领域等）中学习，而不是应用方面。然而，与TST相关的技术正在逐渐达到生产和部署的水平，因此，在TST研究中加入应用视角变得至关重要。同样，TST技术常被忽视的伦理考虑已成为一个紧迫的问题。本文综述了多年来使用传统语言学方法和更近期的深度学习方法研究的TST应用，并讨论了当前的挑战、未来的研究方向和TST应用在文本生成中的伦理影响。通过提供TST应用的全面概述，我们希望激发进一步的研究，并为更好地理解TST的潜力以及伦理考虑做出贡献。

文章旨在综述文本样式转换（TST）的应用，包括使用传统语言学方法和深度学习方法。同时，文章也探讨了TST技术面临的伦理问题。

文章综述了TST应用的现状、挑战和未来研究方向，强调了TST技术的潜力和伦理考虑。

文章提出了TST应用的全面综述，包括了实验设计、使用的数据集和开源代码等方面。文章还探讨了TST技术的伦理问题，呼吁进一步的研究。

最近的相关研究包括TST算法和数据学习方面的研究，但是应用方面的研究相对较少。一些相关的论文包括：'A Survey on Text Style Transfer: Recent Advances and New Frontiers'，'Controllable Text Generation'等。