다중 문체 변환을 위한 Multi-discriminator GAN

Abstract

한 문체의 문장을 여러 문체의 문장으로 변환하는 다중 문체 변환 작업에서 다중 판별기를 적용한 GAN 모델을 채택하여 하나의 문장 생성기가 다중의 문체를 학습하더라도 성능이 하락하지 않고 유사하거나 향상 될 수 있음을 보인다. 실험 결과와 t-SNE를 사용한 문체의 시각화를 통해 이전 연구에서 문체사이의 충돌로 인한 문장생성 모델의 성능 하락이 보완되었음을 보인다.