文献类型：期刊文章

作　　者：刘浦胜[1,2,3] 吴连伟[1,2,3] 饶元[4] 高超[5] 王震[5]

LIU Pusheng;WU Lianwei;RAO Yuan;GAO Chao;WANG Zhen(National Engineering Laboratory for Integrated Aero-Space-Ground-Ocean Big Data Application Technology,School of Computer Science,Northwestern Polytechnical University,Xi’an,Shaanxi 710129,China;Shenzhen Research Institute,Northwestern Polytechnical University,Shenzhen,Guangdong 518063,China;Chongqing Science Innovation Center,Northwestern Polytechnical University,Chongqing 400799,China;School of Software,Xi’an Jiaotong University,Xi’an,Shaanxi 710049,China;Institute of Optoelectronics and Intelligence,Northwestern Polytechnical University,Xi’an,Shaanxi 710072,China)

机构地区：[1]西北工业大学计算机学院空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室,陕西西安710129 [2]西北工业大学深圳研究院,广东深圳518063 [3]西北工业大学重庆科创中心,重庆400799 [4]西安交通大学软件学院,陕西西安710049 [5]西北工业大学光电与智能研究院,陕西西安710072

出　　处：《中文信息学报》

基　　金：国家自然科学基金(U22B2036,62202381);广东省基础与应用基础研究基金(2021A1515110717);博士后创新人才支持计划基金;广东省面上基金(2024A1515010087);重庆市面上基金(CSTB2022NSCQ-MSX1284);中央高校基本业务费(D5000220185);中国人工智能学会-华为MindSpore学术奖励基金。

年　　份：2025

卷　　号：39

期　　号：4

起止页码：1-29

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2023、核心刊

摘　　要：近年来,人工智能技术的不断突破极大地推动了可控文本生成领域的发展,其中文本风格迁移研究作为核心技术的代表,受到学术界和工业界的广泛关注。该文梳理了近年来文本风格迁移领域的发展脉络,首先给出了文本风格迁移的定义及其面临的挑战,从应用场景、目的需求两个视角详细阐述了该领域四大类型任务,并从数据来源、标签及数据规模三方面介绍了该领域常用平行数据集及非平行数据集。此外,该文从数据增强、词汇约束解码、解纠缠、非解缠、交叉投影、伪平行语料、其他特殊策略等七个层面对现有研究方法进行了对比并重点分析了各类方法的实现机制、优缺点及其性能,随后从风格迁移准确率、内容保留度及语言困惑度三个视角归纳了文本风格迁移领域的评价指标并剖析了其评价实现原理。最后,该文展望了文本风格迁移领域的未来发展趋势并进行了总结。

关 键 词：文本风格迁移  可控文本生成  自然语言生成

分 类 号：TP391]