期刊文献+
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
基于图文细粒度对齐语义引导的多模态神经机器翻译方法 被引量:2
1
作者 叶俊杰 郭军军 +2 位作者 谭凯文 相艳 余正涛 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2024年第10期24-34,共11页
多模态神经机器翻译旨在利用视觉信息来提高文本翻译质量。传统多模态机器翻译将图像的全局语义信息融入翻译模型,而忽略了图像的细粒度信息对翻译质量的影响。对此,该文提出一种基于图文细粒度对齐语义引导的多模态神经机器翻译方法,... 多模态神经机器翻译旨在利用视觉信息来提高文本翻译质量。传统多模态机器翻译将图像的全局语义信息融入翻译模型,而忽略了图像的细粒度信息对翻译质量的影响。对此,该文提出一种基于图文细粒度对齐语义引导的多模态神经机器翻译方法,该方法首先采用跨模态交互图文信息,以提取图文细粒度对齐语义信息,然后以图文细粒度对齐语义信息为枢纽,采用门控机制将多模态细粒度信息对齐到文本信息上,实现图文多模态特征融合。在多模态机器翻译基准数据集Multi30K英语到德语、英语到法语以及英语到捷克语翻译任务上的实验结果表明,该文提出的方法是有效的,并且优于大多数先进的多模态机器翻译方法。 展开更多
关键词 多模态神经机器翻译 图文细粒度 语义交互 对齐语义
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部