論文の概要: Cross-lingual Visual Pre-training for Multimodal Machine Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10044v1
• Date: Mon, 25 Jan 2021 12:46:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-14 19:21:42.932112
• Title: Cross-lingual Visual Pre-training for Multimodal Machine Translation
• Title（参考訳）: マルチモーダル機械翻訳のためのクロスリンガルビジュアルプリトレーニング
• Authors: Ozan Caglayan, Menekse Kuyu, Mustafa Sercan Amac, Pranava Madhyastha, Erkut Erdem, Aykut Erdem, Lucia Specia
• Abstract要約: 我々は、言語間および視覚的事前学習法を組み合わせて、言語間表現を学習する。 マルチモーダル機械翻訳のための微調整を行うと、これらのモデルが最先端の性能を得ることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.4592103797139
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pre-trained language models have been shown to improve performance in many natural language tasks substantially. Although the early focus of such models was single language pre-training, recent advances have resulted in cross-lingual and visual pre-training methods. In this paper, we combine these two approaches to learn visually-grounded cross-lingual representations. Specifically, we extend the translation language modelling (Lample and Conneau, 2019) with masked region classification and perform pre-training with three-way parallel vision & language corpora. We show that when fine-tuned for multimodal machine translation, these models obtain state-of-the-art performance. We also provide qualitative insights into the usefulness of the learned grounded representations.
• Abstract（参考訳）: 事前学習された言語モデルは、多くの自然言語タスクのパフォーマンスを実質的に改善することが示されている。 これらのモデルの初期の焦点は単一言語前訓練であったが、近年の進歩により言語間および視覚前訓練法が確立された。 本論文では,これら2つのアプローチを組み合わせ,視覚に基づくクロスリンガル表現を学習する。 具体的には,翻訳言語モデル(lample and conneau, 2019)をマスキング領域分類で拡張し,3方向並列視覚と言語コーパスで事前学習を行う。 マルチモーダル機械翻訳のための微調整を行うと、これらのモデルが最先端の性能を得ることを示す。 また,学習した基底表現の有用性に関する質的な洞察も提供する。

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