本文提出一种新的方法，使用无监督机器翻译的方法生成合成平行语料库，进而提取双语词汇表。该方法可与任何词向量和跨语言映射技术一起使用，并且除了用于训练词向量的单语语料库外，不需要任何其他资源。在评估方面，与最近邻和 CSLS 技术相比，该方法在标准 MUSE 数据集上提高了 6 个准确度点，确立了新的最先进技术。

Jul, 2019

本文提出了一种新颖的基于跨语言无配对数据的图像描述生成方法，通过跨语言的自动编码和跨媒体非监督特征映射实现从图像模态到语言模态的生成， 并在汉语图像描述生成任务上展示了其有效性。

Oct, 2020

无监督和半监督学习方法在词向量、双语词汇归纳以及排名问题方面取得了重要进展。

Feb, 2024

通过共享的、结构化的视觉概念潜在空间，将图像特征转化到语义向量嵌入空间中，并使用同一语言模型将其解码为场景描述，无需明确监督来了解图像；这种转化借助于暴露于图像 / 标题数据分布之外的大型文本语料库，并且具有鲁棒性。

Aug, 2019

本文讨论了在自然图像和描述这些图像内容的语音波形中学习神经网络嵌入的方法。我们展示了这些技术可成功应用于英语和印地语等多种语言，通过在两种语言上同时进行训练，可以提高模型的性能，并且这些模型可以执行语义跨语言语音检索。

Apr, 2018

本研究提出了一种基于多模态机器翻译框架的无监督神经机器翻译方法，通过图像识别加强双向多模态翻译的学习效果，在 Multi30K 数据集上与传统基于文本的神经机器翻译相比，本方法有更好的实验结果。

Nov, 2018

本文提供了一种使用视觉空间中的多模态支点改善图像描述的统计机器翻译方法。通过在一个用目标语言描述的图像数据库中执行图像检索，并使用最相似图像的描述进行跨语言重新排序，达到优化的效果。本方法不依赖于大量域内平行数据的可用性，而仅依赖于大量单语言字幕图像数据集的可用性，以及用于计算图像相似性的最先进的卷积神经网络。我们的实验评估显示，与强基线相比，我们的方法提高了 1 个 BLEU 分数。

Jan, 2016

本研究探讨如何利用视觉内容实现无监督多模态机器翻译领域的降歧和提升潜空间的对齐度。该模型采用多模态反向翻译，具备伪视觉枢轴功能，实现了多语言视觉 - 语义嵌入空间学习和视觉轴描述补充弱监督。实验证明该模型显著超越了最先进的方法，并能在测试时很好地进行泛化。

May, 2020

本文提出了一种新方法来将视觉信息作为协助信号用于 NLP 任务，使用 Transformer 编码器和卷积神经网络来对文本和图像进行编码，通过注意力层将两种模态的表征进行融合，实验结果表明，该方法在不同的任务和语言中都具有很好的效果。

Jan, 2023

本文提出了一种过程，结合自监督的双文本挖掘与自监督的词对齐，从而产生更高质量的双语词典，进一步地，学习过滤结果的词汇条目，最终模型在 12 种语言对上的 BUCC 2020 共享任务中，比现有技术提高了 14 个 F1 点，同时提供更加可解释的方法和丰富的词义语境推理能力。

Jan, 2021