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通过视觉问答对将探测信号融入多模态机器翻译
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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
本文提出了一种新的方法来生成并行的视觉问答（VQA）风格对，以促进更强大的跨模态交互。使用大型语言模型（LLMs），将多模式机器翻译（MMT）中的探测信号显式建模为 VQA 风格数据，创建了 Multi30K-VQA 数据集，并引入了 MMT-VQA 多任务学习框架，将来自数据集的显式探测信号纳入 MMT 训练过程。在两个广泛使用的基准测试中验证了该新方法的有效性。
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关键要点
- 本文提出了一种新的方法来生成并行的视觉问答（VQA）风格对。
- 研究探讨了多模式机器翻译（MMT）系统在源文本完整时对视觉信息的敏感性降低的现象。
- 使用大型语言模型（LLMs）将MMT中的探测信号显式建模为VQA风格数据。
- 创建了Multi30K-VQA数据集，并引入了MMT-VQA多任务学习框架。
- 将来自数据集的显式探测信号纳入MMT训练过程。
- 在两个广泛使用的基准测试中验证了该新方法的有效性。
- 本文提供的代码和数据可在https://github.com/libeineu/MMT-VQA获取。
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