该文章介绍了一种新颖的多模式机器翻译模型，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。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。该模型在该数据集上表现出优于其他方法的性能。

该文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，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。作者还收集了一个新的多语言多模态产品描述数据集，用于模拟真实的国际在线购物场景，该模型在该数据集上表现出了显著优于其他方法的效果。

该文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，通过视觉注意力锚定机制实现视觉和文本语义的链接，并联合优化视觉-语言嵌入和翻译器。该模型在Multi30K和Ambiguous COCO数据集上取得了有竞争力的结果。作者还收集了一个新的多语言多模态产品描述数据集，用于模拟真实的国际在线购物场景，该模型在该数据集上的视觉注意力锚定模型表现出优异性能。