多模态机器翻译的集成序列级训练：OSU-Baidu WMT18多模态机器翻译系统报告
计算与语言
2018-09-03 v1
摘要
本文描述了俄勒冈州立大学与百度研究院联合为WMT 2018多模态翻译共享任务开发的多模态机器翻译系统。在本文中，我们引入了一种简单方法，通过将图像特征输入解码器侧来融入图像信息。我们还探索了不同的序列级训练方法，包括计划采样和强化学习，这些方法带来了显著提升。我们的系统集成了使用不同架构与训练方法的若干模型，并在三个子任务中取得最佳性能：任务1中的En-De与En-Cs，以及(En+De+Fr)-Cs任务1B。
引用
@article{arxiv.1808.10592,
title = {Ensemble Sequence Level Training for Multimodal MT: OSU-Baidu WMT18 Multimodal Machine Translation System Report},
author = {Renjie Zheng and Yilin Yang and Mingbo Ma and Liang Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.10592},
year = {2018}
}
备注
5 pages