AAAI 2020 | 东北大学:基于联合表示的神经机器翻译(视频解读)

作者 | 李炎洋

编辑 | Camel

本文对东北大学朱靖波、肖桐所带领的小牛翻译团队完成,被 AAAI-20 录用的论文《Neural Machine Translation with Joint Representation》进行视频解读。

论文简介:

目前神经机器翻译模型主要基于编码器-解码器框架,他们分别对源语言和目标语言进行建模,然后使用注意力机制把双语的表示进行桥接。

AAAI 2020 | 东北大学:基于联合表示的神经机器翻译(视频解读)

本文提出一种联合表示,它同时对源语言和目标语言进行建模,以便更好的捕捉双语直接的关系。在不同数据集上的实验表明我们的方法能够取得比 Transformer 基线更优秀的结果。

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作者简介:

AAAI 2020 | 东北大学:基于联合表示的神经机器翻译(视频解读)

李炎洋,东北大学计算机系自然语言处理实验室研究助理,研究方向为机器翻译,已在 ACL, COLING, AAAI 等人工智能和自然语言处理顶级会议发表多篇论文。

东北大学自然语言处理实验室由姚天顺老师和王宝库老师创立于 1980 年,长期从事自然语言处理相关工作,先后研发了 NIuTrans 机器翻译系统,NiuParser 语言分析系统等开源系统,团队在人工智能以及自然语言处理顶级会议及期刊上发表论文四十余篇,在国内外机器翻译评测任务中多次获得第一名的成绩,与此同时获得中文信息处理领域最高奖——钱伟长科学技术一等奖。


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AAAI 2020 论文集:AAAI 2020 论文解读会 @ 望京(附 PPT 下载)AAAI 2020 上的 NLP 有哪些研究风向?

AAAI 2020 论文解读系列:

01. [中科院自动化所] 通过识别和翻译交互打造更优的语音翻译模型02. [中科院自动化所] 全新视角,探究「目标检测」与「实例分割」的互惠关系03. [北理工] 新角度看双线性池化,冗余、突发性问题本质源于哪里?04. [复旦大学] 利用场景图针对图像序列进行故事生成05. [腾讯 AI Lab] 2100 场王者荣耀,1v1 胜率 99.8%,腾讯绝悟 AI 技术解读06. [复旦大学] 多任务学习,如何设计一个更好的参数共享机制?07. [清华大学] 话到嘴边却忘了?这个模型能帮你 | 多通道反向词典模型08. [北航等] DualVD:一种视觉对话新框架
09. [清华大学] 借助 BabelNet 构建多语言义原知识库10. [微软亚研] 沟壑易填:端到端语音翻译中预训练和微调的衔接方法11. [微软亚研] 时间可以是二维的吗?基于二维时间图的视频内容片段检测12. [清华大学] 用于少次关系学习的神经网络雪球机制

13. [中科院自动化所] 通过解纠缠模型探测语义和语法的大脑表征机制

14. [中科院自动化所] 多模态基准指导的生成式多模态自动文摘

15. [南京大学] 利用多头注意力机制生成多样性翻译

16. [UCSB 王威廉组] 零样本学习,来扩充知识图谱(视频解读)

17. [上海交大] 基于图像查询的视频检索,代码已开源!

18. [奥卢大学] 基于 NAS 的 GCN 网络设计(视频解读)

19. [中科大] 智能教育系统中的神经认知诊断,从数据中学习交互函数

20. [北京大学] 图卷积中的多阶段自监督学习算法

21. [清华大学] 全新模型,对话生成更流畅、更具个性化(视频解读,附 PPT)22. [华南理工] 面向文本识别的去耦注意力网络23. [自动化所] 基于对抗视觉特征残差的零样本学习方法24. [计算所] 引入评估模块,提升机器翻译流畅度和忠实度(已开源)25. [北大 & 上交大] 姿态辅助下的多相机协作实现主动目标追踪26. [快手] 重新审视图像美学评估 & 寻找精彩片段聚焦点27. [计算所 & 微信 AI] 改进训练目标,提升非自回归模型翻译质量(已开源)28. [中科院 & 云从科技]:双视图分类,利用多个弱标签提高分类性能

29. [中山大学] 基于树状结构策略的渐进强化学习


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