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摘要
文本情感迁移可将文本转化为具有目标情感属性的文本,同时能保留语句原始的内容。目前,大多数文本情感迁移技术采用了基于情感分离的方法,由于缺乏平行语料、造成情感和非情感内容难以有效分离,无法准确实现情感迁移。在该项任务中少有针对中文的研究。本文在CycleGAN(cycle generative adversarial networks)的基础上,利用Transformer模型的注意力机制自动提取句子的情感特征,通过情感复写的方法实现了中文文本情感迁移任务,实现了一步策略,即无需情感和非情感内容分离。实验结果显示,该模型达到了良好的效果,生成语句的质量也接近人类水平。
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