Search Results for author:
Found 11 papers, 3 papers with code
Decoupling Mixture-of-Graphs: Unseen Relational Learning for Knowledge Graph Completion by Fusing Ontology and Textual Experts
In fact, the semantics of a relation can be expressed by three kinds of graphs: factual graph, ontology graph, textual description graph, and they can complement each other.
融合双重注意力机制的缅甸语图像文本识别方法(Burmese image text recognition method with dual attention mechanism)
“由于缅甸语字符具有独特的语言编码结构以及字符组合规则, 现有图像文本识别方法在缅甸语图像识别任务中无法充分关注文字边缘的特征, 会导致缅甸语字符上下标丢失的问题。因此, 本文基于Transformer框架的图像文本识别方法做出改进, 提出一种融合通道和空间注意力机制的视觉关注模块, 旨在捕获像素级成对关系和通道依赖关系, 降低缅甸语图像中噪声干扰从而获得语义更完整的特征图。此外, 在解码过程中, 将基于多头注意力的解码单元组合为解码器, 用于将特征序列转化为缅甸语文字。实验结果表明, 该方法在自构的缅甸语图像文本识别数据集上相比Transformer识别准确率提高0. 5%, 达到95. 3%。”
多特征融合的越英端到端语音翻译方法(A Vietnamese-English end-to-end speech translation method based on multi-feature fusion)
“语音翻译的编码器需要同时编码语音中的声学和语义信息, 单一的Fbank或Wav2vec2语音特征表征能力存在不足。本文通过分析人工的Fbank特征与自监督的Wav2vec2特征间的差异性, 提出基于交叉注意力机制的声学特征融合方法, 并探究了不同的自监督特征和融合方式, 加强模型对语音中声学和语义信息的学习。结合越南语语音特点, 以Fbank特征为主、Pitch特征为辅混合编码Fbank表征, 构建多特征融合的越-英语音翻译模型。实验表明, 使用多特征的语音翻译模型相比单特征翻译效果更优, 与简单的特征拼接方法相比更有效, 所提的多特征融合方法在越-英语音翻译任务上提升了1. 97个BLEU值。”
基于跨语言双语预训练及Bi-LSTM的汉-越平行句对抽取方法(Chinese-Vietnamese Parallel Sentence Pair Extraction Method Based on Cross-lingual Bilingual Pre-training and Bi-LSTM)
汉越平行句对抽取是缓解汉越平行语料库数据稀缺的重要方法。平行句对抽取可转换为同一语义空间下的句子相似性分类任务, 其核心在于双语语义空间对齐。传统语义空间对齐方法依赖于大规模的双语平行语料, 越南语作为低资源语言获取大规模平行语料相对困难。针对这个问题本文提出一种利用种子词典进行跨语言双语预训练及Bi-LSTM(Bi-directional Long Short-Term Memory)的汉-越平行句对抽取方法。预训练中仅需要大量的汉越单语和一个汉越种子词典, 通过利用汉越种子词典将汉越双语映射到公共语义空间进行词对齐。再利用Bi-LSTM和CNN(Convolutional Neural Networks)分别提取句子的全局特征和局部特征从而最大化表示汉-越句对之间的语义相关性。实验结果表明, 本文模型在F1得分上提升7. 1%, 优于基线模型。
基于多语言联合训练的汉-英-缅神经机器翻译方法(Chinese-English-Burmese Neural Machine Translation Method Based on Multilingual Joint Training)
多语言神经机器翻译是解决低资源神经机器翻译的有效方法, 现有方法通常依靠共享词表的方式解决英语、法语以及德语相似语言之间的多语言翻译问题。缅甸语属于一种典型的低资源语言, 汉语、英语以及缅甸语之间的语言结构差异性较大, 为了缓解由于差异性引起的共享词表大小受限制的问题, 提出一种基于多语言联合训练的汉英缅神经机器翻译方法。在Transformer框架下将丰富的汉英平行语料与汉缅、英缅的语料进行联合训练, 模型训练过程中分别在编码端和解码端将汉英缅映射在同一语义空间降低汉英缅语言结构差异性对共享词表的影响, 通过共享汉英语料训练参数来弥补汉缅数据缺失的问题。实验表明在一对多、多对多的翻译场景下, 提出方法相比基线模型的汉-英、英-缅以及汉-缅的BLEU值有明显的提升。
Rˆ3Net:Relation-embedded Representation Reconstruction Network for Change Captioning
In this paper, we propose a Relation-embedded Representation Reconstruction Network (Rˆ3Net) to explicitly distinguish the real change from the large amount of clutter and irrelevant changes.
R$^3$Net:Relation-embedded Representation Reconstruction Network for Change Captioning
In this paper, we propose a Relation-embedded Representation Reconstruction Network (R$^3$Net) to explicitly distinguish the real change from the large amount of clutter and irrelevant changes.
