Multiple-Attribute Text Rewriting

L’approche dominante du «transfert de style» sans surveillance dans le texte repose sur l’idée d’apprentissage d’une représentation latente, indépendante des attributs spécifiant son «style». Dans cet article, nous montrons que cette condition n’est pas nécessaire et n’est pas toujours remplie dans la pratique, même dans le cas d’une formation contradictoire dans le domaine qui vise explicitement à apprendre de telles représentations. Nous proposons donc un nouveau modèle contrôlant plusieurs facteurs de variation dans les données textuelles où cette condition de démêlage est remplacée par un mécanisme plus simple basé sur la rétro-traduction. Notre méthode permet de contrôler plusieurs attributs, tels que le sexe, les sentiments, le type de produit, etc., ainsi qu’un contrôle plus fin du compromis entre conservation du contenu et changement de style avec un opérateur de mise en pool dans l’espace latent. Nos expériences démontrent que le modèle totalement enchevêtré produit de meilleures générations, même lorsqu’il est testé sur de nouveaux points de repère plus difficiles, comprenant des révisions à phrases multiples et à attributs multiples.