一种基于生成对抗网络的文本风格迁移方法

本发明公开了一种基于生成对抗网络的文本风格迁移方法，将原始语句通过文本卷积网络得到预测的属性风格概率；在原始语句中删除属性词，将删除后的语句再次输入文本卷积网络，直至得到删除每个属性词后的预测的属性风格概率；将预测的属性风格概进行概率差值运算，根据结果将每个属性词按照降序排列得到排序结果；并按照从大到小的顺序在原始语句中将第一属性词删除，得到第一语句；在第一语句的属性风格概率和长度均不符合预设条件时，继续在第一语句上删除第二属性词，直至删除后的语句的属性风格概率和长度符合预设条件时，得到语义内容；将语义内容经编码器和解码器得到目标风格语句。本发明提高了语句风格判断准确率、文本生成质量和真实性。