論文の概要: A Survey on Multi-modal Machine Translation: Tasks, Methods and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12669v1
• Date: Tue, 21 May 2024 10:34:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 13:39:22.806901
• Title: A Survey on Multi-modal Machine Translation: Tasks, Methods and Challenges
• Title（参考訳）: マルチモーダル機械翻訳に関する調査:課題,方法,課題
• Authors: Huangjun Shen, Liangying Shao, Wenbo Li, Zhibin Lan, Zhanyu Liu, Jinsong Su,
• Abstract要約: マルチモーダル機械翻訳は学術と産業の両方に大きな関心を集めている。 テキストと視覚の両方を入力として取り、視覚的コンテキストを活用して、ソーステキストの曖昧さに対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.873666277696096
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, multi-modal machine translation has attracted significant interest in both academia and industry due to its superior performance. It takes both textual and visual modalities as inputs, leveraging visual context to tackle the ambiguities in source texts. In this paper, we begin by offering an exhaustive overview of 99 prior works, comprehensively summarizing representative studies from the perspectives of dominant models, datasets, and evaluation metrics. Afterwards, we analyze the impact of various factors on model performance and finally discuss the possible research directions for this task in the future. Over time, multi-modal machine translation has developed more types to meet diverse needs. Unlike previous surveys confined to the early stage of multi-modal machine translation, our survey thoroughly concludes these emerging types from different aspects, so as to provide researchers with a better understanding of its current state.
• Abstract（参考訳）: 近年、マルチモーダル機械翻訳は、その優れた性能のために、学術と産業の両方に大きな関心を集めている。 テキストと視覚の両方を入力として取り、視覚的コンテキストを活用して、ソーステキストの曖昧さに対処する。 本稿では、99の先行研究の概要を概観し、支配的なモデル、データセット、評価指標の観点から代表研究を包括的に要約することから始める。 その後,様々な要因がモデル性能に与える影響を分析し,今後の課題について検討する。 時間が経つにつれ、多モーダル機械翻訳は様々なニーズを満たすためにより多くのタイプを開発した。 マルチモーダル機械翻訳の初期段階に限られる以前の調査とは違い,本調査では,これらの新種をさまざまな側面から徹底的に結論付け,研究者に現状の理解を深めることを目的としている。

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