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병렬 데이터의 부족으로 인해 형식성 스타일 전이 모델이 내용을 보존하는 데 성공하는 사례가 드뭅니다. 우리는 사전 훈련된 언어 모델(GPT-2) 및 시퀀스-투-시퀀스 모델(BART)을 미세 조정하면 내용 보존이 향상되고, 제한된 양의 병렬 데이터로도 가능하다는 것을 보여줍니다. 스타일과 내용을 목표로 하는 보상을 통해 이러한 모델을 강화함으로써 -- 이 작업의 두 가지 핵심 측면 -- 우리는 새로운 최첨단 결과를 달성했습니다.
Lai 외(금요일)는 이 질문을 연구했습니다.