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提出一种从整体到局部优化的风格迁移(global-local based style transfer,G-LST)模型.首先,利用广泛的源端数据进行迭代优化来自动构建高质量的伪平行数据,并通过联合训练来提升模型对整体风格的语义感知;随后,利用常识性知识修正词级的细粒度风格来增强局部风格的表现,同时兼顾整体与局部风格,提高风格转换的准确度.基于GYAFC数据集的实验结果表明,相较于目前表现最佳的文本风格迁移模型,G-LST模型在E&M与F&R两个领域数据上的风格转换准确率分别提高了 2.70%和 4.47%,内容保留与风格准确率的综合指标分别提升了 1.18%和 1.95%.
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福州大学学报（自然科学版）
ISSN： 1000-2243
Year： 2024
Issue： 4
Volume： 52
Page： 413-420
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