一种面向多模态序列到序列任务的神经交互式预测系统
计算与语言
2019-05-31 v2
摘要
我们展示了一个用于解决多模态序列到序列任务的神经交互式预测系统。该系统针对不同的序列到序列任务生成文本预测：机器翻译、图像与视频描述生成。这些预测由人类代理进行修订，其以字符形式引入修正。系统对每次修正作出反应，提供与用户所提供反馈一致的替代假设。最终目标是减少该修正过程中所需的人力投入。本系统采用客户端-服务器架构实现。为访问该系统，我们开发了一个网站，其与托管在本地服务器上的神经模型进行通信。通过该网站，可依据交互式预测框架处理不同任务。我们开源了构建该系统所开发的所有代码。该演示托管于 http://casmacat.prhlt.upv.es/interactive-seq2seq。
引用
@article{arxiv.1905.08181,
title = {A Neural, Interactive-predictive System for Multimodal Sequence to Sequence Tasks},
author = {Álvaro Peris and Francisco Casacuberta},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.08181},
year = {2019}
}
备注
ACL 2019 - System demonstrations