| 融合圖文預(yù)訓(xùn)練的漢越多模態(tài)神經(jīng)機(jī)器翻譯 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：3586 K | |
| 標(biāo)簽： 漢越神經(jīng)機(jī)器翻譯 視覺-語(yǔ)言聯(lián)合預(yù)訓(xùn)練 多模態(tài) | |
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| 文檔介紹：由于漢語(yǔ)和越南語(yǔ)之間存在顯著的語(yǔ)法差異及語(yǔ)料稀缺，漢越神經(jīng)機(jī)器翻譯任務(wù)面臨名詞翻譯不準(zhǔn)確的挑戰(zhàn)。提出了一種新穎的多模態(tài)神經(jīng)機(jī)器翻譯方法，該方法融合了文本預(yù)訓(xùn)練模型和視覺語(yǔ)言聯(lián)合預(yù)訓(xùn)練模型。通過(guò)文本預(yù)訓(xùn)練模型，能夠捕獲深層的語(yǔ)言結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義；而視覺語(yǔ)言聯(lián)合訓(xùn)練模型則提供了與文本相關(guān)聯(lián)的視覺上下文，這有助于模型更準(zhǔn)確地理解和翻譯名詞。兩種模型通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)潔高效的映射網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，并通過(guò)Gumbel門控模塊動(dòng)態(tài)地整合多模態(tài)信息，以優(yōu)化翻譯輸出。在漢越及越漢翻譯任務(wù)中，該方法相比傳統(tǒng)Transformer模型分別提升了7.13和4.27的BLEU值。 | |
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