翻译需改进：对跨语言视觉问答翻译现象的分析

建立可靠的跨语言视觉问答系统面临挑战，主要是缺乏训练样本。

研究发现翻译文本具有独特特征，称为翻译人工痕迹，这对模型产生显著影响。

提出了一种简单的数据增强策略，以缓解翻译人工痕迹的不利影响。

研究探讨了跨语言视觉问答的多个方面，包括输入数据、微调和评估方法。

分析了训练数据和模型，以了解不同问题类型和语言中的零-shot效果差距。

研究报告发现人工和机器翻译在跨语言学习中的影响，翻译过程引入细微错误。

提出了可伸缩的多语言视觉问答模型，展现出在13种语言中的强大性能。

探索了提高多语言问题回答的交叉语言转移性能的策略，包括语言对抗性训练。

提出了名为MLQA的多语言提取式问答评估基准，推动跨语言QA研究。

提出了xGQA评估基准，表明简单的跨语言模型转移会导致多语言多模态失配。

提出三种策略以提高多语言视觉语言模型在零-shot任务中的性能。

探讨如何通过自动翻译和排列组合技术提高多语种问答系统的覆盖面。

聚焦于多语言环境下的QA技术，提出多文档利用的多跳问题生成技术。

提出基于越南图片的多语言视觉问答基准数据集EVJVQA，用于评估多语言VQA系统。