无监督手语翻译与生成
原文中文，约600字，阅读约需2分钟。发表于：。通过无监督的神经机器翻译 (UNMT) 的成功，我们引入了一种无监督的手语翻译和生成网络 (USLNet)，它能够从丰富的单模态（文本和视频）数据中学习，而不需要平行手语数据。USLNet 由两个主要组成部分组成：单模态重构模块（文本和视频），用于从相同模态的噪声版本重建输入；跨模态回译模块（文本 - 视频 - 文本和视频 - 文本 -...
通过无监督的神经机器翻译（UNMT）的成功，研究人员引入了一种无监督的手语翻译和生成网络（USLNet），该网络能够从丰富的单模态数据中学习，而不需要平行手语数据。实验结果表明，USLNet在手语翻译和生成方面取得了竞争性的结果。
