💬 Native/Formal Text Style Converter

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Native/Formal Text Style Converter 는 입력된 영어 문장을 Native하면서 Formal하게 만들어주는 모델입니다.

해당 프로젝트는 제 12회 투빅스 컨퍼런스에서 발표되었으며, 자세한 내용은 아래 링크를 통해 확인할 수 있습니다.

📂 Data

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모델마다 다른 특징을 가진 데이터가 필요하여 총 4가지의 데이터를 사용하였습니다.

Non-Native / Native Data

• YELC(Yonsei English Learners' Corpus)

  • 연세대학교 신입생이 실시한 영어진단평가 데이터로, CEFR을 기준으로 A1-C2로 Proficiency를 표현
  • A1-A2 : Non-native data / C1-C2: Native data로 사용

• USECorpus (Uppsala Student English Corpus)

  • 440명의 스웨덴 대학생들이 쓴 에세이 데이터로, 수강한 학기 별로 A-C로 구분 (A가 첫 학기에 수강한 과목)
  • A : Non-native data / C: Native data로 사용

Native Data

• COCA Academic (Corpus of Contemporary American English)
  • 1990~2019년 사이 발간·유통된 10억 개 단어로 이루어진 소설, 잡지, 학술, 대본 등 현대 미국 영어 데이터
  • 그 중 Academic은 인문, 과학, 비즈니스 등의 다양한 학문에 대한 내용을 포함하여 이를 Native data로 사용

Informal / Formal Data

• GYAFC (Grammarly’s Yahoo Answers Formality Corpus)
  • 질의응답 포럼인 야후 답변 데이터를 정제한 informal/formal pair 문장 데이터
  • Formal/Informal data로 사용

🔈 Usage

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Installation

git clone https://github.com/Tobigs-team/text_style_transfer_Tobigs.git
cd text_style_transfer_Tobigs

Native Text Style Converter

cd native_transformer
# train
python train.py
# infer
python test.py

Formal Text Style Converter

cd formality_style_transfer
# train
python train.py
# infer
python test.py

Native/Formal Text Style Converter

입력된 문장을 Native하면서 Formal하게 변환해주는 모델을 한번에 실행시키는 코드입니다.

python infer.sh

📄 Results

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✨ Contributors

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Jaehee Kim

Jeongeun Lee

Yeeun Jang

Hyowon Cho

💡 Reference

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Style Transformer: Unpaired Text Style Transfer without Disentangled Latent Representation

Thank you BART! Rewarding Pre-Trained Models Improves Formality Style Transfer (ACL-IJCNLP 2021)