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DM-Align：利用自然语言指令的力量对图像进行更改
通过词语对齐，提供透明且可解释的方法，精确控制图像编辑，保留图像背景并适应长文本指令。
PDF2 months ago
SilverAlign：用于评估单词对齐的基于机器翻译的银标数据算法
用机器翻译和最小对方法，提出 SilverAlign 来自动创建银数据进行单词对齐器的评估，并表明我们的银数据在 9 种语言对中的表现与金标准高度相关，使其成为在缺乏金数据对齐的低资源语言中评估不同领域和语言的有效资源。
PDF2 years ago
自然语言推理中归因方法评估的多语言视角
本文提出了一种多语言方法，用于评估自然语言推理的归因方法在合理性和忠实度方面的表现，并通过单词对齐量化忠实度。认为效果最好的归因方法在合理性和忠实度方面不同，并用基于高亮的解释增强了 XNLI 数据集，提供了一个支持未来 exNLP 研究的
PDF2 years ago
用于多语言单词对齐的图神经网络
本研究提出了一种基于图神经网络和社区发现的多语种多对齐方法，能够有效地处理并行语料库，提高了对齐准确度。
PDF2 years ago
ACLNAST: 无自回归生成器，带有词语对齐功能，用于无监督文本风格转移
本文提出了一种基于非自回归生成器（NAST）的无监督文本风格转换方法，通过显式建模单词对齐关系和对源语句的部分内容进行保护来减轻内容保留问题并精细控制单词级别的风格转换。实验表明，NAST 可以显著提高性能并提供可解释的单词对齐效果。
PDF3 years ago
EMNLP从神经机器翻译中准确导出词语对齐
该论文指出 Transformer 的注意力机制可以捕捉到准确的单词对齐，并提出了两种新的词语对齐感应方法 Shift-Att 和 Shift-AET，在三个公开数据集上的实验表明，两种方法都优于它们对应的神经基线，Shift-AET 比
PDF4 years ago
EMNLPSimAlign：使用静态和上下文嵌入实现高质量的单词对齐，无需并行训练数据
本文提出了一种无需平行数据就能进行词对齐的方法，基于多语言词嵌入，可以用于统计和神经机器翻译以及跨语言注释投影等任务。结果表明，使用词嵌入创建的对齐效果比传统统计对齐器效果更好，即使是在有丰富的平行语料的情况下。
PDF4 years ago
EMNLP非自回归机器翻译的基于提示的训练
该论文提出了一种新的方法，通过利用隐藏状态和单词对齐的提示，帮助训练非自回归翻译模型，实现了比以前的非自回归翻译模型更显着的改进，甚至可以与强大的基于 LSTM 的自回归翻译模型基线相媲美但在推理速度上快一个数量级。
PDF5 years ago
EMNLP低资源语言的神经机器翻译
本文研究通过引入更多本地依赖关系和使用单词对齐来学习翻译过程中的句子重新排序，在低资源语言中使用神经机器翻译 (NMT) 模型，产生仅使用 7 万个训练数据令人满意的翻译结果。
PDF7 years ago
ACL使用后期解码技术实现跨语言依存解析在真正低资源语言中的应用
本研究提出了一种基于图形的端到端神经网络依赖解析器，这种解析器可以训练为复制边缘得分矩阵，从而可以直接在单词对齐上进行投影，并取得了相较于之前的最新技术，在 10 种语言上的 2.25% 的绝对改善。
PDF7 years ago
ACL通过边缘化对齐来学习双语词表示
本文提出了一种概率模型，同时学习对双语数据的对齐和分布式表示。通过在单词对齐上进行边缘化，该模型捕获比先前依赖于硬对齐的方法更大的语义上下文。该方法的优势在跨语言分类任务中得到了证明，我们超越了先前已发布的最新技术水平。
PDF10 years ago
利用相关资源丰富的语言来改进资源匮乏语言的统计机器翻译
本文提出了一种新颖的语言无关方法，通过利用资源丰富的语言与资源贫乏的语言的相似性来改善后者的机器翻译，以达到减少训练数据的目的，并且评估结果表明，在少量并行语料库的情况下，改进了印尼语到英语和西班牙语到英语的翻译质量。
PDF10 years ago