NLP论文精读系列（二） Style Transformer

1. 论文研读笔记

1.1 研究动机

这次分析的文章是复旦大学邱锡鹏老师组的最新的工作—Style Transformer: Unpaired Text Style Transfer without
Disentangled Latent Representation。 工作是关于文本风格迁移的，十分有意思。关于风格迁移的工作，其实图像领域非常的多，从最早的油画转简笔画，到后来给照片或者图片转成名画家的风格，大多数都是通过GAN实现的。而对于文本的风格，早些时候有一些关于语音合成的研究，或者以某种风格做文本生成，但一直不算是主流的NLP任务。本文从研究动机的角度来看，更像是对于Transformer的在文本风格迁移这个任务的一个应用。

1.2 研究方法

文本的风格迁移，作者在一开始给了一个清晰的形式化定义，个人很喜欢这种论文风格，数学的语言来描述不是特别熟悉的任务，显得清晰高效。对文本风格转换问题的定义如下: 给定一组数据集 $\{D_i{\}}_{i=1}^K$,它的每一个元素的都是一个数据集$D_i$. 数据集 $D_i$中的所有句子，它们有一些共性（比如，它们都是对于某一种商品的正面评价），我们将这种共性定义为风格。风格迁移的目标是，给定一个句子x，和一个指定的风格$\hat{s}$, 对句子进行重写，生成$\hat{x}$,，使其在尽可能保留原始句子信息的基础上，具有新的风格 $\hat{s}$。 本质上就是学习一个x到y基于风格s的映射 $f_{\theta }(x,s)$的参数$\theta$
本文的基本思路其实并不复杂，从下图可以看出：

本文的基本思想其实是基于GAN。 风格迁移这个任务缺乏平行语料，那么就采用借助于一个判别网络采用生成的方式。 将风格迁移这个任务进行分解，其实他有三个子任务，一是 语言本身，即语言流利； 二是，语义的保留；三则是风格的迁移。 对于语言本身的流利，采用了原文句子输入到输入的auto encoder-decoder的方式，即对输入编码，再解码，loss 则是生成句子和原来句子的差别的交叉熵。区别于其他的工作，这里采用了transformer, 其本身就是堆叠的自编码器和解码器。

对于子任务2，作者采用的方式是，对于 一个句子x，加上风格$\hat{s}$, 编码后的结果$f_{\theta }(x,\hat{s})$ 作为输入，基于原风格s，进行重建，生成x。
对于子任务3，则是借助一个判别网络$d_{\varphi }$, 它可以判断输入$f_{\theta }(x,\hat{s})$的风格 s。 对于这个判别网络的训练，作者采用了两个loss， 一个是条件判别的loss，这个类似于GAN ，其实就是对于原始输入x ，和基于原风格生成的$f_{\theta }(x,s)$输出正标签，而对于其他风格的生成$f_{\theta }(x,\hat{s})$输出负。 另一种多标签判别的训练，则是输出语句的风格标签，共K+1个（伪生成语句的标签是0）。
算法流程我从原文中截图如下，总体来看会进行两个阶段的学习：

对于判别网络的学习如下：

对于Transformer的学习如下;

1.3 实验结果

本文主要在两个数据集Yelp 和IMDB 进行验证，对于语义流利程度衡量指标是PPL， 对于语义保留，则当做翻译模型，采用BLEU，对于风格控制，则借助第三方的分类器。 在此基础上，作者还对结果进行了匿名的人工review。 从实验结果上看，虽然不是全部指标能STOA，但非STOA的指标也十分接近。 具体结果见如下两个表格

1.4 创新点和个人点评

本文的创新点，首先在于很好的利用了transformer的本质特征，编码解码器，因为其良好的特征提取功能，所以可以很好的用来保留语义（Tranformer网络）以及风格提取（判别网络，其本质也是一个Transformer）。达到这个效果的本质，其实是两个网络的loss不同，导致attention不同。 本文算是对于Transformer的一个极为灵活的应用。
从创新点上看，Transformer和GAN的结合，用来做文本风格水到渠成，但也富有新意。作者很多小的trick，比如对于判断网络对于离散的句子无法很好的传播梯度，而转成输出一个分布。对于判别器两种loss的设计，都很精彩。 文章更让我推崇的是，对于缺乏平行语料的任务，如何进行转变成三个子任务的思路。 总之，本文值得反复研究，是近期所读十分精彩的大作。

2. 模型调试心得

2.1 模型地址

2.2 模型运行环境

2.3 数据集选择与下载

2.4 模型运行步骤

2.5 问题与解决方法汇总

2.6 个人点评