Style transfer through back transhlation

Style Transfer Through
Back-Transhlation
Shrimai Prabhumoye, Yulia Tsvetkov, Ruslan
Salakhutdinov, Alan W Black
ACL2018読み会紹介者: 吉村

Introduction
● スタイル変換とは
○ テキストの意味を変えることなく、特定の文体特性を含むようにテキス
トを言い換えるタスク
● 機械翻訳や対話などの言語生成タスクで出力を制御することは重要
○ 例
■ “Shut up! the video is starting!” 友達とのパーティーにて
■ “Please be quiet, please.” 職場にて
● 最近研究されているスタイル変換の手法はヒューリスティックな手法と比べ
て優れているが、文の意味を効果的に保つことは示されていない

Main Contribution
● Non-parallelコーパスでの新しいスタイル変換手法を提案
○ 逆翻訳を使用
● SOTAのベースライン手法を上回る
○ 流暢性、意味の保持、スタイル変換の精度
● 新しいスタイル変換のタスクを提案
○ political slant （政治的な傾向）

Method: Overview
1. スタイル変換したい文を翻訳
2. 1の出力を逆方向の翻訳機に入れる
3. Encoderの出力を潜在表現 Z として使用
4. ZをそれぞれのスタイルのDecoderに入れてスタイル変換する
republication（共和党）
democratic（民主党）

Method: Back Translation
● 大量のデータでseq2seqモデルをPretrainする
● 逆翻訳を使う気持ち
○ 逆翻訳は文体特性をわかりにくくする Rabinovich et al., 2016
○ 文の意味を保持しスタイル特性を排除した潜在表現 Z を得たい

Method: Latent code Z
● 逆翻訳モデルのEncoderの出力を潜在変数 Z として使用
● 入力文の意味を保ち、スタイルの特性は消されている

Method: Generator Learning
● 生成したいスタイルに合わせて複数の Decoder を学習
● Decoder の出力を分類器に入れて Loss をフィードバックして学習
● decoder は global attention 付きの bidirectionla LSTM

Method: Style Classifiers
● ラベル付きデータを使ってCNN分類器を pretrain する
● 分類器の性能を上げるために、入力単語の Embedding に binary style
indicators を concat する
○ 単語がスタイル特有の語彙なら1にセット、そうでなければ0

Related Work
● Toward controlled generation of text. Hu et al., ICML2017
○ VAEとdiscriminatorを用いたスタイル変換の手法を提案
○ sentiment と tense にフォーカス
○ 意味の保持性は評価していない
● Style transfer from non-parallel text by cross-alignment. Shen et al., NIPS2017
○ cross-alignment auto-encodersとdiscriminatorを用いた手法を提案
○ sentiment と単語置換による暗号の解読にフォーカス

Style Transfer Task 1
● Gender
○ 文の書き手の性別を変えるような文に変換するタスク
○ Reddy and Knight（2016）がヒューリスティックな手法を提案
■ 性別に関連するような単語を、別の性別の類義語に置換する
■ 高い流暢性と意味の保持
■ ただの単語の置き換えで、それ以上の変化はできない
○ Reddy and Knight（2016）と同じデータセットを使用
■ 性別ラベル付きのYelpのレビュー
■ ナチュラルな文と、特定の性別っぽさが 0.7 未満の文をフィルター

● Political slant
○ 文の政治的傾きを変えるように文を変換するタスク
○ 412 人の米国議員がFacebookに投稿したコメントのデータセットを使用
○ democratic （民主党）か republican（共和党）のラベルが付いている
■ democraticの例
● on behalf of the hard-working nh public school teachers- thank you !
● we need more strong voices like yours fighting for gun control .
■ republicanの例
● defund them all, especially when it comes to the illegal immigrants .
● thank u james, praying for all the work u do .

● Sentiment
○ 文の感情を変えるように文を変換するタスク
○ Yelpのレビューのデータセット
■ 評価４以上がポジティブ、評価２以下がネガティブ
■ レビューを文に分割、その文がレビューと同じ Sentiment と仮定

Dataset Statistics
※ 最大文長は50

Experimental Setup
● Baseline
○ “cross-aligned” auto-encoder （Shen et al., 2017）
● Translation data
○ Europarl v7, v10などのWMT15にあるEn-Fr, Fr-ENのデータでMTを学習
○ 学習データは 5.4M で vocab sizeは100K
● Hyperparameter settings
○ generator と Encoderは 2層のbidirectional LSTM
■ embedding size 300, hidden size 500
○ CNN分類器
■ filter num 100, filter size 5
■ input embedding size 300 + 2（binary style indicators）

Experimental Setup
● Translation quality
○ BLEU En-Fr : 32.52, Fr-En : 31.11
○ 膨大なデータが利用できてスコアが高くなるような言語を故意に選択
○ モデルの性能や言語選択がどう影響するかは調べていない
● 評価方法
○ スタイル変換の精度
■ 分類器で評価
○ 意味の保持性（A/Bテスト）
■ 元の文と比べて意味が同じ方を選んでもらう
■ base line と提案手法が同じくらい悪いか良い場合は “No pref”
○ 流暢性（人手）
■ ランダムな60文に対して1（unreadable）~ 4（perfect）

Results
● 分類器の精度
○ Gender 82 %
○ Political slant 92%
○ Sentiment 93.23%
● スタイル変換の精度
○ Gender以外は提案手法の方が良い
CAE: Cross-aligned Auto-Encoder
BST: Back-Translation for Style Transfer

Results
● 意味の保持性
○ Sentiment ではCAEよりもBSTが低い
○ 長くて難しい文のスタイル変換はBSTが大幅に上回る

Results
● 流暢性
○ BSTはCAEよりも流暢な長文を生成している

Discussion
● sentimentタスクでは意味の保持でベースラインよりも提案手法が悪かった
○ sentiment タスクはスタイル変換の評価にあまり適していないタスク
■ 文の意味を保ったまま sentiment を変えるのは特に難しい
● gender タスクではスタイル変換の精度でベースラインよりも提案手法の方が
悪かったが、意味の保持では提案手法の方が良かった
○ 提案手法は、精度は少し低くてもいいが意味の保持を大切にしたいとき
に有効である

まとめ
● 逆翻訳を用いた新しいスタイル変換の手法を提案
● 意味の保持性も評価
● 3つのタスクで評価し、SOTAを上回る
● political slant というスタイル変換の新しいタスクを提案

議論
● 逆翻訳を使う意味がよくわからない？
● Table1のデータの分け方が不自然？
● まだまだ改善の余地あり
● 思っていたスタイル変換と違う
● “No pref”が４割
● 意味とは？

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