표층 중립화 기반의 언어 스타일 전이

최우용; 노윤석; 박세영; Wooyong Choi; Yunseok Noh; Seyoung Park

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정보과학회논문지 (Journal of KIISE)

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한글제목(Korean Title)	표층 중립화 기반의 언어 스타일 전이
영문제목(English Title)	Language Style Transfer Based on Surface-Level Neutralization
저자(Author)	최우용 노윤석 박세영 Wooyong Choi Yunseok Noh Seyoung Park
원문수록처(Citation)	VOL 47 NO. 02 PP. 0162 ~ 0169 (2020. 02)
한글내용 (Korean Abstract)	감정과 같은 자연어 문장의 스타일을 전이하기 위해 해결할 문제는 문장의 스타일을 없애는 중립화와 중립화된 문장에 스타일을 입히는 작업이다. 기존 연구에서는 적대적 학습을 통해서 잠재 공간에서 중립화를 수행했다. 하지만 이런 방식은 원래의 내용을 유지하면서 스타일을 전이하는 것에 어려움을 겪는다. 본 논문에서는 잠재 공간에서가 아닌 표층 수준에서 스타일을 띄는 단어를 지우는 것으로 중립화를 수행하고 지운 단어들을 적절히 전이된 단어로 예측해 복구하는 2단계 언어 스타일 전이 방법을 제안한다. 이를 위해서 자기주의 기반 분류기의 히트맵과 단어 예측기를 활용한다. 제안 모델을 평가하기 위해서 Yelp와 Amazon 리뷰 데이터셋, 그리고 Caption 데이터셋을 활용해 스타일 전이 실험을 수행했다. 자동 평가와 사람 평가 결과, 제안 모델이 여러 측면에서 비교 모델보다 높은 성능을 보였다.
영문내용 (English Abstract)	Two main concerns of language style transfer such as sentiment transfer are neutralization of a stylized sentence and re-stylization of the neutralized sentence with a target style. Generally, neutralization is accomplished by learning a neutralized latent space by adversarial learning. However, this neutralization method suffers from the difficulty of maintaining the original content after style transfer. In this paper, we propose a two-step language style transfer method comprised of a surface-level neutralization that removes style words and a target-style word prediction for the removed words. For this, a self-attentive style classifier and style-specific word predictors are used for the surface neutralization and style word generation, respectively. To evaluate the proposed method, several experiments of language style transfer were conducted with Yelp and Amazon review datasets and Caption dataset. As a result, the proposed method shows superior performance over baseline methods on various evaluation metrics including automatic and human evaluations.
키워드(Keyword)	언어 스타일 전이 표층 중립화 문맥 기반 단어 예측 마스킹 단어 예측 language style transfer surface-level neutralization contextualized word masked word prediction
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