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摘录自机器翻译基础与模型东北大学文章目录1.背景2.机器翻译需要更多的上下文3.图像翻译4.基于图像增强的文本翻译4.1...
102个模型、40个数据集，这是你需要了解的机器翻译SOTA论文.机器翻译，是一条漫漫长路；SOTA模型，都包含着作者们的深刻见解。.机器翻译一直是非常吸引研究者的「大任务」，如果某些方法被证明在该领域非常有效，那么它很可能可以扩展到其它问题上...
来源:AINLPer微信公众号（每日更新…）编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2020-02-27引言：下面是作者整理的关于神经机器翻译（NMT）相关的论文文章，下面这10篇文章都顶会ICLR发表的文章，能找到源码的作者也直接贴出来了，如果你对NMT感...
机器翻译技术的发展一直与计算机技术、信息论、语言学等学科的发展紧密相随。从早期的词典匹配，到词典结合语言学专家知识的规则翻译，再到基于语料库的统计机器翻译，随着计算机运算能力的提升和多语言信息资源的…
机器翻译的核心是一个黑盒系统，它通过查看训练数据，自己就可以学习如何翻译。使用统计机器翻译，人们仍然需要建立和调整多步骤的统计模型。2014…
模型利用之前在机器翻译等任务中流行的Attention方法，来加强对图像有效区域的利用，使在decoder阶段，能够更有效地利用图像特定区域的特征[3]。模型利用图像的语义信息在decoder阶段指导单词序列的生成，避免了之前只在decoder开始阶段利用图像信息，从而导致了图像信息随着时间的增长逐渐…
来自微软亚洲研究院的6篇论文入选了本届ICLR，内容涵盖多智能体的对偶学习、自然语言生成模型训练中的表征退化问题、基于知识蒸馏的多语言神经机器翻译、多视图立体场景重建等。.本文将对这些工作进行介绍，感兴趣的读者可以在文末下载论文。.诊断和...
作者：专知转载自：专知原文链接：首篇「多模态摘要」综述论文【导读】多模态是文档内容的本质特征之一。来自印度理工等学者发布了首篇多模态摘要综述论文。摘要科技的新时代让人们可以方便地在各种…
无监督图像到图像的翻译任务旨在从未配对的训练数据中找到源域X和目标域Y之间的映射。非配对图像到图像翻译（CUT）的对比学习通过在两个域中仅使用一个编码器来最大化输入和输出补丁之间的互信息，从而在无监督图像到图像翻译的建模中产生最新的结果。
那机器是不是也能根据输入文本脑补图像，最终实现更好的翻译呢？.于是，一个以视觉想象为引导的机器翻译模型ImagiT就诞生了。.已被NAACL2021收录。.论文作者来自南洋理工大学和字节跳动人工智能实验室。.缺少图片也能利用视觉.提到“利用视觉”，我们...
摘录自机器翻译基础与模型东北大学文章目录1.背景2.机器翻译需要更多的上下文3.图像翻译4.基于图像增强的文本翻译4.1...
102个模型、40个数据集，这是你需要了解的机器翻译SOTA论文.机器翻译，是一条漫漫长路；SOTA模型，都包含着作者们的深刻见解。.机器翻译一直是非常吸引研究者的「大任务」，如果某些方法被证明在该领域非常有效，那么它很可能可以扩展到其它问题上...
来源:AINLPer微信公众号（每日更新…）编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2020-02-27引言：下面是作者整理的关于神经机器翻译（NMT）相关的论文文章，下面这10篇文章都顶会ICLR发表的文章，能找到源码的作者也直接贴出来了，如果你对NMT感...
机器翻译技术的发展一直与计算机技术、信息论、语言学等学科的发展紧密相随。从早期的词典匹配，到词典结合语言学专家知识的规则翻译，再到基于语料库的统计机器翻译，随着计算机运算能力的提升和多语言信息资源的…
机器翻译的核心是一个黑盒系统，它通过查看训练数据，自己就可以学习如何翻译。使用统计机器翻译，人们仍然需要建立和调整多步骤的统计模型。2014…
模型利用之前在机器翻译等任务中流行的Attention方法，来加强对图像有效区域的利用，使在decoder阶段，能够更有效地利用图像特定区域的特征[3]。模型利用图像的语义信息在decoder阶段指导单词序列的生成，避免了之前只在decoder开始阶段利用图像信息，从而导致了图像信息随着时间的增长逐渐…
来自微软亚洲研究院的6篇论文入选了本届ICLR，内容涵盖多智能体的对偶学习、自然语言生成模型训练中的表征退化问题、基于知识蒸馏的多语言神经机器翻译、多视图立体场景重建等。.本文将对这些工作进行介绍，感兴趣的读者可以在文末下载论文。.诊断和...
作者：专知转载自：专知原文链接：首篇「多模态摘要」综述论文【导读】多模态是文档内容的本质特征之一。来自印度理工等学者发布了首篇多模态摘要综述论文。摘要科技的新时代让人们可以方便地在各种…
无监督图像到图像的翻译任务旨在从未配对的训练数据中找到源域X和目标域Y之间的映射。非配对图像到图像翻译（CUT）的对比学习通过在两个域中仅使用一个编码器来最大化输入和输出补丁之间的互信息，从而在无监督图像到图像翻译的建模中产生最新的结果。
那机器是不是也能根据输入文本脑补图像，最终实现更好的翻译呢？.于是，一个以视觉想象为引导的机器翻译模型ImagiT就诞生了。.已被NAACL2021收录。.论文作者来自南洋理工大学和字节跳动人工智能实验室。.缺少图片也能利用视觉.提到“利用视觉”，我们...
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