CAT-LLM: Style-enhanced Large Language Models with Text Style Definition for Chinese Article-style Transfer

📄 arXiv: 2401.05707v2 📥 PDF

作者: Zhen Tao, Dinghao Xi, Zhiyu Li, Liumin Tang, Wei Xu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-01-11 (更新: 2025-06-06)

💡 一句话要点

提出CAT-LLM以解决复杂中文长文本的风格迁移问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本风格迁移 中文长文本 机器学习 内容生成 风格定义 自动化创作 数字媒体

📋 核心要点

  1. 现有文本风格迁移模型在处理中文长文本的复杂性时面临挑战，难以有效捕捉修辞和文化特征。
  2. CAT-LLM框架通过引入可插拔的文本风格定义模块，提升了对中文文章风格的理解与适应能力。
  3. 实验结果显示，CAT-LLM在风格迁移和内容保留方面均取得了显著提升，展示了其在实际应用中的潜力。

📝 摘要（中文）

文本风格迁移在在线娱乐和社交媒体中发挥着重要作用。然而，现有模型在处理中文长文本的复杂性（如修辞、结构和文化）时存在困难，限制了其广泛应用。为此，本文提出了中文文章风格迁移框架CAT-LLM，核心是一个定制的可插拔文本风格定义模块（TSD），该模块利用机器学习算法分析和建模文章风格，支持动态扩展内部风格树，增强适应性和可扩展性。此外，研究团队创建了十个平行数据集，显著提高了模型评估的准确性。实验结果表明，CAT-LLM与GPT-3.5-Turbo结合，达到了79.36%的风格迁移准确率和96.47%的内容保留率，展示了其在风格迁移研究中的创新贡献。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有文本风格迁移模型在处理复杂中文长文本时的不足，特别是在修辞、结构和文化方面的挑战。现有方法难以有效捕捉和迁移这些复杂特征，限制了其应用范围。

核心思路：CAT-LLM框架的核心思想是通过引入定制的可插拔文本风格定义模块（TSD），使得模型能够在词汇和句子层面上分析和建模文章风格，从而更好地理解和适应中文文章的复杂性。

技术框架：CAT-LLM的整体架构包括文本风格定义模块、风格迁移模块和评估模块。TSD模块负责风格分析和建模，风格迁移模块则利用分析结果进行风格转换，评估模块用于验证迁移效果。

关键创新：CAT-LLM的主要创新在于其可插拔的TSD模块，能够动态扩展内部风格树，支持新风格定义的无缝集成。这一设计使得模型在风格迁移时具备更高的灵活性和适应性。

关键设计：在模型设计中，采用了多层次的风格分析方法，结合了损失函数的优化策略，以确保在风格迁移过程中既能保持内容的完整性，又能实现精准的风格转换。

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📊 实验亮点

CAT-LLM在与GPT-3.5-Turbo结合后，达到了79.36%的风格迁移准确率和96.47%的内容保留率，显著优于现有基线。这些结果不仅展示了模型在风格迁移中的高效性，也为未来的研究提供了新的评估标准和方向。

🎯 应用场景

CAT-LLM在中文数字媒体和自动内容创作领域具有广泛的应用潜力。它可以用于社交媒体内容生成、在线娱乐文本创作以及文化传播等场景，帮助用户快速生成符合特定风格的文本，提升内容的吸引力和传播效果。未来，该框架还可以扩展到其他语言和文本类型的风格迁移研究中。

📄 摘要（原文）

Text style transfer plays a vital role in online entertainment and social media. However, existing models struggle to handle the complexity of Chinese long texts, such as rhetoric, structure, and culture, which restricts their broader application. To bridge this gap, we propose a Chinese Article-style Transfer (CAT-LLM) framework, which addresses the challenges of style transfer in complex Chinese long texts. At its core, CAT-LLM features a bespoke pluggable Text Style Definition (TSD) module that integrates machine learning algorithms to analyze and model article styles at both word and sentence levels. This module acts as a bridge, enabling LLMs to better understand and adapt to the complexities of Chinese article styles. Furthermore, it supports the dynamic expansion of internal style trees, enabling the framework to seamlessly incorporate new and diverse style definitions, enhancing adaptability and scalability for future research and applications. Additionally, to facilitate robust evaluation, we created ten parallel datasets using a combination of ChatGPT and various Chinese texts, each corresponding to distinct writing styles, significantly improving the accuracy of the model evaluation and establishing a novel paradigm for text style transfer research. Extensive experimental results demonstrate that CAT-LLM, combined with GPT-3.5-Turbo, achieves state-of-the-art performance, with a transfer accuracy F1 score of 79.36% and a content preservation F1 score of 96.47% on the "Fortress Besieged" dataset. These results highlight CAT-LLM's innovative contributions to style transfer research, including its ability to preserve content integrity while achieving precise and flexible style transfer across diverse Chinese text domains. Building on these contributions, CAT-LLM presents significant potential for advancing Chinese digital media and facilitating automated content creation.