统计学习视角下的文本风格迁移：无学习矩阵变换方法

"这篇文章主要探讨了基于矩阵变换的文本风格迁移方法，这是一种在自然语言处理领域内解决非平行文本风格转换问题的新策略。作者提出了文本风格的统计学习定义，即文本集中语义向量的协方差矩阵，并设计了一种无需额外学习过程的迁移方法，通过预训练的自编码器获取句子的语义向量，然后应用白化和风格化变换以实现风格迁移。这种方法旨在克服对抗学习方法的训练不稳定性以及对句子风格和语义独立性的假设问题。" 文本风格迁移是自然语言处理中的一个重要研究领域，它关注如何在保持句子基本内容不变的情况下改变其风格，例如，将正式文本转化为非正式文本或反之。随着文本生成技术的进步，非平行文本风格迁移成为了研究的焦点，因为它可以处理没有对应训练样本的多种风格文本集。然而，现有的基于生成对抗网络(GAN)的方法存在训练不稳定性的问题，并且通常假设句子的风格和语义可以独立建模，这在实际中并不总是成立。 本文的创新点在于，作者从统计学习的角度重新定义了文本风格，将其视为文本集合中所有语义向量的协方差矩阵。这个定义意味着文本的风格不再孤立于单个句子，而是依赖于整个语料库的语义内容。基于此定义，作者提出了一种无学习（learning-free）的迁移方法。首先，通过预训练自编码器来抽取句子的语义表示，这些表示能够捕获句子的核心含义。接着，对这些语义向量执行白化操作，以消除风格相关的因素，使其达到无特定风格的状态。最后，通过风格化矩阵变换，将这些白化的语义向量转换到目标风格空间，从而实现风格迁移。 这种方法的优点在于避免了对抗学习中的训练不稳定性，同时也减少了对句子风格和语义独立假设的依赖。白化步骤确保了内容信息的保留，而风格化变换则负责引入目标风格，两者结合使得在变换过程中能有效地分离和控制风格与内容。 关键词: 自然语言处理，表示学习，文本风格迁移，预训练自编码器，矩阵变换，白化，风格化 文章引用格式: 黄若孜，张谧. 基于矩阵变换的文本风格迁移方法. 计算机系统应用, 2020, 29(9): 136-141. 这个研究对于理解文本风格的本质以及开发更稳定、有效的文本风格迁移技术具有重要意义，可能为未来的NLP应用，如聊天机器人、自动文本摘要和翻译等领域提供新的思路。