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面向遠距離語言對的多模態(tài)機器翻譯論文和代碼
來源: 李琳/
武漢理工大學
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2024-09-21
無監(jiān)督多模態(tài)機器翻譯 (Unsupervised Multimodal Machine Translation, UMMT) 旨在利用視覺等信息來幫助源
和目標語言的語義空間對齊,為低資源語言對的翻譯提供了有效的手段. 現(xiàn)有的 UMMT 模型雖然在近距離語言對翻譯中取得一系列的研究進展, 但是遠距離語言對在基于回譯的無監(jiān)督框架中會出現(xiàn)語義信息丟失嚴重和語義空間對齊困難等問題, 其翻譯質(zhì)量并不理想。
 
團隊圖爾貢博士,研究面向遠距離語言對的 UMMT 方法, 其核心思想是利用圖像作為輔助和樞軸信息來促進兩種語言的語句在機器翻譯潛在語義空間對齊。
 
相關(guān)論文發(fā)表在:
 
1. Unsupervised Multimodal Machine Translation for Low-resource Distant Language Pairs
 
 
2. Visual Pivoting Unsupervised Multimodal Machine Translation in Low-Resource Distant Language Pairs
 
EMNLP 2024錄用為Findings
 
 

論文和代碼請在Github上下載:

https://github.com/WUT-IDEA/multimodal-machine-translation-with-low-resource


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