（九十七）：Gumbel-Attention for Multi-modal Machine Translation

• 出处：CoRR abs/2103.08862 (2021)
• 代码：
• 题目：多模态机器翻译的Gumbel-Attention
• 主要内容：

Abstract

多模态机器翻译通过引入视觉信息来提高翻译质量。然而，现有的MMT模型忽略了图像会带来与文本无关的信息的问题，给模型造成很大的噪声，影响翻译质量。本文提出了一种用于多模态机器翻译的新颖的Gumbel-Attention算法，该算法从图像特征中选择与文本相关的部分。
具体来说，与以往的基于注意的方法不同，我们首先使用可微方法来选择图像信息，并自动去除图像特征中无用的部分。
通过Gumbel-Attention得分矩阵和图像特征，生成图像感知文本表示。
然后，我们用多模态编码器分别对文本表示和图像感知文本表示进行编码。最后，通过多模态门控融合得到编码器的最终输出。实验和案例分析证明，我们的方法保留了与文本相关的图像特征，其余部分有助于MMT模型产生更好的译文。

1. Introduction

多模态机器翻译(Multi-modal machine translation, MMT)是机器翻译的一个新研究领域，它不仅考虑文本信息，而且利用其他模态信息(主要是视觉模态信息)来提高翻译效果。在视觉模态信息的影响下，由于视觉信息融合的语境表征会减少歧义，因此翻译结果会更加准确。
最近的研究探索了各种基于seq2seq网络的MMT方法。[Huang