摘要

情感到情感的转换旨在改变给定文本的情感倾向，同时保留其核心语义信息。在本研究中，我们提出了一种名为 SentiInc 的模型，用于基于非配对单情感数据的情感到情感转换。现有情感转换模型往往忽视了文本中已存在的丰富情感特异性信息。为此，我们提出了一种简洁的框架，在保持内容信息不变的前提下，对目标句子中的情感特异性信息进行有效编码。该方法通过在基于反向翻译的风格迁移过程中引入基于情感的损失函数来实现。在 Yelp 数据集上的大量实验表明，SentiInc 在 G-score 指标上相比当前最先进的方法最高提升了约 11%。实验结果还表明，我们的模型能够生成情感准确且信息完整保留的句子。