33、多路径自适应跨语言摘要与多步长协作的时间重复计数

多路径自适应跨语言摘要与多步长协作的时间重复计数

在当今的技术领域，跨语言摘要和视频中重复动作计数是两个具有重要意义的研究方向。跨语言摘要有助于打破语言障碍，高效获取多语言信息；而视频重复动作计数则在计算机视觉的多个应用场景中发挥着关键作用。下面将详细介绍相关的研究成果。

多路径自适应跨语言摘要

在跨语言摘要研究中，提出了一种新颖的模型。该模型采用多路径方法，能够根据单个样本信息调整模型结构，同时实现不同语言和生成任务之间的协作。

• 路径选择模块 ：基于中间估计，路径选择模块可根据样本的复杂情况组合信息，显著增强了模型的可解释性。通过对大量样本的内部可视化分析发现，解码器在下层关注一般信息，在上层聚焦特定信息。
• 语言交互可视化 ：为了进一步研究英语、法语和西班牙语之间的相关性，计算了语言融合模块内的平均注意力权重。这些注意力结果来自11层解码器模块，使用了1000个训练样本。中间注意力结果的可视化分析显示，在某些英语 - 法语场景中，第三层比第二层提取了更多的一般信息，这表明该方法可以动态调整两层之间的路径选择，以适应特定样本的信息需求。

通过这种自适应的多路径选择，该模型在跨语言摘要性能方面优于基线方法。

多步长协作的时间重复计数

在视频中重复动作计数的任务中，现有的专注于短视频重复动作计数的方法在处理长视频时面临挑战，因为长视频中的重复动作具有不连续和周期不一致等特点。为了解决这一问题，提出了一种基于自适应时间相关性的多步长协作计数框架。

研究背景