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美国手语到文本的翻译：基于Transformer和Seq2Seq的LSTM方法
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究比较了Transformer和Seq2Seq模型在美国手语翻译中的效果，结果显示Transformer模型在蓝色分数上优于Seq2Seq模型。引入ResidualLSTM反而降低了Transformer的性能，显示出Transformer与ResidualLSTM不兼容。
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关键要点
- 本研究比较了Transformer模型和Seq2Seq模型在美国手语翻译中的效果。
- 研究结果显示Transformer模型在蓝色分数（BLEU Score）上优于Seq2Seq模型。
- 引入ResidualLSTM反而降低了Transformer的性能。
- 研究表明Transformer与ResidualLSTM不兼容。
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