视频辅助多模态机器翻译

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过引入 EVA 数据集和 SAFA 模型，使用视频信息进行歧义消除的多模式机器翻译 (MMT) 模型能够有效提高翻译性能。

本文介绍了一种新的方法来生成并行的视觉问答（VQA）风格对，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，验证了该新方法的有效性。

MMT-VQA多任务学习框架 Multi30K-VQA数据集 多模式机器翻译 大型语言模型 机器翻译 视觉问答
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