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融合圖文預(yù)訓(xùn)練的漢越多模態(tài)神經(jīng)機器翻譯
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大小：3586 K
標簽：漢越神經(jīng)機器翻譯視覺-語言聯(lián)合預(yù)訓(xùn)練多模態(tài)
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文檔介紹：由于漢語和越南語之間存在顯著的語法差異及語料稀缺，漢越神經(jīng)機器翻譯任務(wù)面臨名詞翻譯不準確的挑戰(zhàn)。提出了一種新穎的多模態(tài)神經(jīng)機器翻譯方法，該方法融合了文本預(yù)訓(xùn)練模型和視覺語言聯(lián)合預(yù)訓(xùn)練模型。通過文本預(yù)訓(xùn)練模型，能夠捕獲深層的語言結(jié)構(gòu)和語義；而視覺語言聯(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，這有助于模型更準確地理解和翻譯名詞。兩種模型通過一個簡潔高效的映射網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，并通過Gumbel門控模塊動態(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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