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LEGO：语言增强多模态基准模型
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文章介绍了一种新颖的多模式机器翻译模型，利用平行的视觉和文本信息。该模型通过视觉注意力锚定机制链接视觉和文本语义，并在多个数据集上取得了有竞争力的结果。同时，作者还收集了一个新的多语言多模态产品描述数据集来模拟真实的国际在线购物场景。在这个数据集上，该模型表现出了优于其他方法的效果。
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关键要点
- 介绍了一种新颖的多模式机器翻译模型，利用平行的视觉和文本信息。
- 模型通过视觉注意力锚定机制链接视觉和文本语义。
- 实现共享的视觉 - 语言嵌入和翻译器的联合优化。
- 在 Multi30K 和 Ambiguous COCO 数据集上取得了有竞争力的最新结果。
- 收集了一个新的多语言多模态产品描述数据集，模拟真实的国际在线购物场景。
- 在新数据集上，模型表现大幅优于其他方法。
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