AAAIMay, 2020

全球电商低资源跨语言集合描述检索

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TL;DR本文探讨在跨境电商中，通过跨语言信息检索的方式，将源语言中商品属性集与目标语言中的诱人描述相匹配的问题。我们人工收集了一个新的、高质量的配对数据集，通过该数据集构建了一个新的跨语言匹配网络（CLMN），在 BERT 预训练模型的基础上增强了上下文相关的跨语言映射。实验结果表明，我们的 CLMN 处理这个具有挑战性的任务的效果非常显著，而针对 BERT 中上下文相关的跨语言映射则对性能提升明显。
发现论文，激发创造
  • CL2CM: 通过跨语言知识转移提升跨语言跨模态检索

    跨语言跨模态检索致力于在不使用任何标注的视觉 - 目标语言数据对的情况下实现视觉和目标语言之间的对齐。本研究提出了一种名为 CL2CM 的通用框架，使用跨语言转移改善了视觉和目标语言之间的对齐，可在跨模态网络中为可靠全面的语义对应（知识）提供优势，并通过在多语言图像 - 文本数据集和视频 - 文本数据集上进行实验验证了其高潜力和有效性。

    Dec, 2023

  • 通过深层双语表示重新排名来改善低资源跨语言文档检索

    本文提出了一种使用深度双语查询 - 文档表示来提高低资源跨语言文档检索性能的方法，并通过包括查询似然得分等额外特征，有效学习使用少量相关性标签为低资源语言对重新排序检索到的文档的模型。实验结果表明，本模型在 MATERIAL 数据集上优于竞争的基于翻译的对英斯瓦希里语、英语 - 塔加洛语和英语 - 索马里语跨语言信息检索任务的基线模型。

    Jun, 2019

  • 从分类到生成：跨语言检索增强 ICL 的见解

    通过利用跨语种检索增强的上下文学习（CREA-ICL）方法，从高资源语言中提取语义相似的提示，以改善多语言预训练语言模型（MPLMs）在各种任务中的零样本性能，本文研究了大型语言模型在低资源语言中上下文学习（ICL）性能的限制和挑战，并对检索增强的上下文学习在分类和生成任务中的性能动态提供了洞见。

    Nov, 2023

  • 电商搜索中基于图形的多语言产品检索

    本文介绍了一种通用的端到端多语言检索系统，基于图注意力和转换器的多语言语言模型，旨在处理全球电子商务业务中的产品检索，离线实验结果表明，该算法平均超过最先进的基线的 35 % 的召回率和 25% 的平均均方误差。

    May, 2021

  • 基于无监督领域自适应的方言搜索查询翻译

    该研究提出了一种无监督领域适应方法，用于翻译搜索查询，使用了基于公共语料库训练的开放领域翻译模型，并使用两种语言的单语查询来调整该模型以适应查询数据，最终改进了 Hindi 到英文查询翻译的性能。

    Aug, 2022

  • 零样本跨语言图像检索

    该论文介绍了一种使用跨语言预训练进行零 - shot 学习的多模式语言和视觉问题解决方法，它可以用于构建跨语言图像检索模型和改进文本嵌入聚类，并在多语言环境下进行评估。

    Nov, 2020

  • 单语数据的无监督跨语言信息检索

    提出一个针对跨语言信息检索的全面无监督框架，通过基于单语语料库构建共享的跨语言词嵌入空间，利用来自对抗神经网络的迭代过程实现无需双语数据的检索，实验验证了该方法的有效性，并通过无监督集成 CLIR 模型提升性能。

    May, 2018

  • 零样本跨语言图像检索与标记

    本论文探讨采用跨语言预训练的零样本方法来学习多模态表示，提出建立跨语言图像检索模型的简单实用方法，并引入了一种新的目标函数来测试多语言 MSCOCO2014 字幕测试数据集（XTD10）的零样本模型性能，证明跨语言模型可用于零样本的下游任务， 如多语言图像标记。

    Sep, 2021

  • 基于对比学习的语言无关多语种信息检索

    通过利用平行语料库和非平行语料库，采用对比学习等方法，有效提高了预训练多语言语言模型的跨语言传递能力，同时显著提高了检索性能，且计算成本较低。

    Oct, 2022

  • 跨语言检索增强上下文学习：孟加拉语

    通过跨语言检索增强的方法，我们的研究论文提出了一种创新的方法，利用高资源语言中语义相似的提示来提高多语言预训练语言模型在孟加拉语任务上的性能。详细评估表明，跨语言检索增强的提示对于多语言预训练语言模型的性能有稳定的提升作用。

    Nov, 2023