Analyzing Semantic Alignment Mechanisms and Translation Accuracy in English-Chinese Translation Using Support Vector Machines
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Cross-language text categorization techniques can achieve more efficient localization and use of text data in multilingual languages by overcoming the differences between different languages. In this paper, firstly, by combining cross-language word vectors and adversarial training, support vector machines are utilized to improve the alignment effect of English-Chinese cross-language words and sentences in the feature space, and to achieve higher quality English-Chinese cross-language text classification. Then the variational mechanism is combined with multi-task learning to align the potential semantic space of multimodal data, maintain the domain invariance of different modal data representations, improve the generalization ability of the model, and ensure the consistency of the variational machine translation training process and the prediction process. The two are combined to construct a hybrid variational multimodal machine translation model based on semantic alignment, experimentally validate the effect of the text categorization algorithm on datasets such as Multi30k, and examine the quality of English-Chinese and Chinese-English translations. In the experiments, it is found that on the MSCOCO dataset, the BLEU of English to Chinese and Chinese to English of this paper’s model is 61.26 and 60.15 respectively, and the translation quality is significantly better than the baseline model. The model achieved the best results in all 3 actual translation tasks. And compared with the complete model, the translation performance of different removal cases in the ablation experiments are decreased, which verifies the effectiveness of the model of this paper as a whole and different components. The method in this paper can effectively reduce the feature differences between different languages, and has important practical application value for solving cross-language text categorization and machine translation problems.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle