Apr, 2016

基于字符级神经网络的 SUMMA 项目跨语言媒体监测翻译

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TL;DR通过使用序列到序列的神经翻译模型的低维语义表示能力，该论文尝试解决自动多语种新闻监测中出现的两个问题：将电视和广播节目 ASR 转录分割成单个故事，对来自各种来源和语言的单个故事进行故事线聚类。为了实现多语种神经翻译的联合多任务学习，论文使用滑动窗口机制替换注意力机制，并在字符级别而非单词级别上操作序列到序列的神经翻译模型处理分割和聚类问题。通过检查作为神经翻译过程副产品产生的低维向量，解决分割故事和故事线聚类问题的方法值得进一步研究。
automated multilingual news monitoringstory segmentationstoryline clusteringneural translation modelmorphologically rich languages
发现论文，激发创造
  • 基于字符的神经机器翻译

    本研究介绍了一种基于字符级别表示的神经机器翻译模型，该模型使用注意力机制实现从字符级别到单词级别的翻译，并具有一定的词形识别与生成能力。

    Nov, 2015

  • 多语言新闻流的批量聚类

    提出了一种基于 Topic Detection and Tracking 的新闻处理系统，采用 “replaying” 策略将单语局部主题链接成故事，同时使用 SBERT 进行交叉语言处理，获得了在多个语言数据集上的最新成果。

    Apr, 2020

  • NCLS: 神经跨语言摘要

    通过多任务学习、循环翻译等方法，构建神经网络模型用于实现跨语言文本摘要，实验结果证明该模型较传统模型有显著提升。

    Aug, 2019

  • 基于独立短句序列的故事生成

    本论文提出并解决了通过两种文本生成范例 —— 统计机器翻译和深度学习，生成连贯故事的任务。使用两种 SMT 方法和一个深度 RNN 架构，将可变长度的输入描述编码为对应的潜在表示，并解码以生成形式完备的故事总结。在一个公开数据集上，利用常见的机器翻译和总结评估方法证明了所建议方法的有效性。

    Jul, 2017

  • 电影故事多语种概要：用于故事理解的数据集

    构建大规模多语言视频故事数据集 M-SYMON，包含 13166 个影片摘要视频和 101.5 小时视频的精细视频文本对应注释。使用 SyMoN 人工标注数据训练的结果，在剪辑准确率和句子 IoU 得分上超过 SOTA 方法分别达到 15.7 和 16.2 个百分点，证明了注释的有效性。同时，我们提供了六种具有不同多语言训练策略的基线方法，比较它们在单语内和跨语言设置中的性能，展示了多语言视频文本对齐的挑战。

    Jun, 2024

  • 神经机器翻译中的文本复杂度控制

    该研究介绍了一项机器翻译任务，其输出面向不同水平的目标语言熟练度的受众。他们收集了高质量的新闻文章数据集，提出了一种跨语言文章段落对齐方法，训练出多任务序列到序列模型，实现将西班牙语翻译成英语并针对英语简化阅读难度，结果显示这些多任务模型优于传统的翻译和简化文本管线式方法。

    Nov, 2019

  • 神经跨语言摘要变分分层模型

    本文提出了基于条件变分自编码器的层次模型，用于将一个语言的文档转化为另一个语言的摘要，从而解决了直接进行交叉语言摘要的挑战，实验证明这种方法比现有的方法更为有效和优越。

    Mar, 2022

  • 双语多说话人谈话的上下文神经翻译模型

    本文提出了一项翻译双语多说话者会话的任务，并探索了利用源语言和目标语言会话历史的神经网络架构，在 Europarl v7 和 OpenSubtitles2016 数据集上的实验证实了利用对话历史的重要性。

    Sep, 2018

  • 训练语言模型概括叙述能够提高大脑对齐

    训练自然语言处理系统以深入理解语言是该领域的中心目标之一。本文从人类大脑理解自然语言的角度出发，研究了使用叙述数据集进行深层次叙事理解训练的语言模型是否真正学习了更深层次的文本理解，并表明了这种训练可以带来更好的大脑 - 自然语言处理对齐性、可以使语言模型在长距离文本理解方面取得改进。

    Dec, 2022

  • 跨语言摘要的混合语言预训练

    使用混合语言预训练的交叉语言文摘模型，在没有任务特定组件的情况下利用单语数据提高语言建模的效果，实现了高效的跨语言文摘。在 Neural Cross-Lingual Summarization 数据集中，我们的模型在英汉和汉英模式下相比现有技术，分别实现了 2.82 和 1.15 ROUGE-1 分数的提升。

    Oct, 2020