基于多奖励强化学习的半监督文本风格迁移方法

文本风格迁移是自然语言处理中的一项重要任务,其主要目的在于改变文本的风格属性,同时保留必要的语义信息。然而,在许多任务缺乏大规模平行语料库的情况下,现有的无监督方法存在文本多样性不足和语义一致性较差的问题。针对这些问题,文中提出了一种半监督的多阶段训练框架。该框架首先利用风格标注模型和掩码语言模型构造伪平行语料库,以有监督的方式引导模型学习多样性的迁移方式。其次,设计了对抗性相似奖励、Mis奖励和风格奖励,从未标记的数据中进行强化学习以增强模型的语义一致性、逻辑一致性和风格准确性。在基于YELP数据集的情感极性转换任务中,该方法的BLEURT分数提升了3.1%,Mis分数提升了2.5%,BLEU分数提升了9.5%;在基于GYAFC数据集的正式文体转换实验中,该方法的BLEURT分数提高了6.2%,BLEU分数提高了3%。

浅谈AutoCAD2000使用技巧

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