近年来,人工智能技术的不断突破极大地推动了可控文本生成领域的发展,其中文本风格迁移研究作为核心技术的代表,受到学术界和工业界的广泛关注。该文梳理了近年来文本风格迁移领域的发展脉络,首先给出了文本风格迁移的定义及其面临的挑战,从应用场景、目的需求两个视角详细阐述了该领域四大类型任务,并从数据来源、标签及数据规模三方面介绍了该领域常用平行数据集及非平行数据集。此外,该文从数据增强、词汇约束解码、解纠缠、非解缠、交叉投影、伪平行语料、其他特殊策略等七个层面对现有研究方法进行了对比并重点分析了各类方法的实现机制、优缺点及其性能,随后从风格迁移准确率、内容保留度及语言困惑度三个视角归纳了文本风格迁移领域的评价指标并剖析了其评价实现原理。最后,该文展望了文本风格迁移领域的未来发展趋势并进行了总结。