本文提出了一种基于多视图学习和一致性正则化的方法来解决传统神经机器翻译中编码器只能根据顶层编码器层的上下文表示而不能直接感知较低编码器层的上下文表示的问题，并在五个翻译任务上进行了实验证明其有效性和稳定性，此外，该方法不依赖于网络架构。

Nov, 2020

本研究提出了一种新的主动学习模型，利用多视图主动学习、Parzen-Rosenblatt 窗口方法和基于预测器的委员会策略等，用于检测自然灾害的正向报道，并在四个不同应用的 Twitter 数据集上通过实验验证该模型的高一致性和优越性。

Dec, 2021

提出了一个针对两流图像 - 文本匹配的多视图注意力方法（MVAM），通过多样的注意头学习多个图像和文本表示，并将这些表示连接起来进行匹配，以实现更好的匹配性能和更全面的表示。

Feb, 2024

本文提出了一种新的数学推理多视角微调方法，能够在避免过度依赖大型模型的情况下，提高小型语言模型的性能，并且能够灵活地学习不同的注释格式以及在不同数据集上实现良好的泛化能力和学习能力。

Jul, 2023

ViewRefer 是一个用于 3D 视觉定位的多视角框架，可以在文本和 3D 两种模态下获取视觉知识，提出了一种可学习的多视角原型来记忆不同视角下的场景通用知识，同时还利用视角引导的注意力模块以及最终预测中的视角引导评分策略，实现了对三个基准测试的表现优于现有技术，并且超过了第二名的 + 2.8％、+1.2％和 + 0.73％。

Mar, 2023

我们提出了一种新颖的结构化数据到文本生成方法，旨在改善多任务训练、零样本和少样本情况下的性能，并提供可以处理各种形式的结构化数据的统一表示，例如表格、知识图谱三元组和意义表示。我们证明了我们提出的方法可以有效适应新的结构化形式，并在性能上优于当前的方法。

Aug, 2023

论文提出一种新的方法，使用图像标题和来自图像搜索引擎的点击数据来学习文本 - 视觉嵌入，并通过建模嵌入的积极感知提出新的三元损失函数，以及引入一种新的基于小批次的难例负采样方法来提高学习过程的数据效率，实验结果表明，该方法的表现优于现有方法，并且对于现实世界的文本到视觉检索也十分有效。

May, 2019

本研究提出了一种模块化的方法，用于在多文档环境中生成包含目标信息的连贯文本，为进一步探索模块化文本生成提供了基础，提高了生成内容的质量和可靠性。

Mar, 2024

本文探讨了将视觉信息与文本表示相结合的模型，通过 comprehensive ablation studies，我们提出了一种简单但表现突出的架构，相对于其他的 multimodal approaches，在若干基准测试中取得了更好的成绩。同时在使用数量级更少的数据时，也改进了与图像相关的文本数据集的最新成果。

May, 2017

本文提出一种半监督学习算法 Cross-View Training, 结合无标签文本与有标签数据，通过学习辅助预测模型来提升双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）的表示学习能力，取得了在五项序列标记任务，机器翻译和依存句法分析等领域的最优结果。

Sep, 2018