Informal sentece를 formal text로 스타일을 바꾸어주는 FST (Formality style transfer) 태스크를 위한 연구입니다.
데이터셋: GYAFC
베이스모델: HuggingFace Transformers library's implementation of pretrained T5 Large
읽은 날짜 2026.06.26
카테고리 #Tag1, #Tag2
Semi-Supervised Formality Style Transfer with Consistency Training
- Authors: Ao Liu, An Wang, Naoaki Okazaki
- DOI: https://aclanthology.org/2022.acl-long.321/
- Keywords:
- Issue Date: May, 2022
- Publisher: Proceedings of the 60th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers)
ABSTRACT
배경 > 문제점 > 목표(RQ) > 방법 > 평가 > 결과 > 의의
배경:
문제점:
목표:
방법:
평가:
결과:
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NLP관련 논문 리뷰 순서:
등장 배경, 이론적 기반, 기존 연구와의 차별점, 사용한 데이터, 모델/방법론, 실험 세팅, 실험 결과, 결과 분석, 이 논문에 대한 내 생각
1. 등장 배경
■ 아이템
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■ 이 논문에서는
어떤 내용을 다루는지 간략 설명
2. 이론적 기반
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2.2 subtitle
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3. 기존 연구와의 차별점
3.1 subtitle
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3.1.1 sub-subtitle
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3.1.2 sub-subtitle
■ 아이템
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3.2 subtitle
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4. 사용한 데이터
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4.1 subtitle
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4.1.1 sub-subtitle
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5. 모델/방법론
5.1 subtitle
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5.2 subtitle
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6. 실험 세팅, 실험 결과
6.1 subtitle
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6.1.2 sub-subtitle
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3.2 subtitle
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7. 실험 결과 분석
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8. CONCLUSION
- 중요한 결론 -
- 이론적 함의 -
- 실재적 함의 (practical implications) -
- Future work
- (1)
- (2)
나의 의견
논문을 선택한 이유
(1) 이유1
(2) 이유2
읽고 난 후 의견
- 의견1
- 의견2
