المُشَفِّر التلقائي التبايني متعدد اللغات (Multilingual Variational Autoencoder - ML-VAE)
يمتد المُشَفِّر التلقائي التبايني متعدد اللغات (ML-VAE) إطار عمل المُشَفِّر التلقائي التبايني (VAE) القياسي للتعامل مع لغات متعددة ضمن فضاء كامن احتمالي مشترك. تقوم المُشَفِّرات الخاصة بكل لغة بربط النصوص من كل لغة في تمثيل مستمر مشترك، بينما تقوم المُفَكِّكات الخاصة بكل لغة بإعادة بناء أو ترجمة تلك النصوص. يُمكِّن هذا من التوليد عبر اللغات، ونقل الأسلوب، وتعلم التمثيلات مع أو بدون مجموعات بيانات متوازية.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Zhao, T., Zhang, Y., & Eskenazi, M. (2018). Zero-shot dialog generation with cross-domain latent actions. In Proceedings of the 19th Annual SIGdial Meeting on Discourse and Dialogue (pp. 1-10). ACL. link ↗
- Lample, G., Conneau, A., Denoyer, L., & Ranzato, M. (2018). Unsupervised machine translation using monolingual corpora only. In International Conference on Learning Representations (ICLR 2018). link ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Variational Autoencoder (ML-VAE). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/deep-learning/multilingual-variational-autoencoder
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- الشبكة العصبية المتكررة متعددة اللغات (Multilingual RNN)التعلم العميق↔ compare
- تضمينات الجمل متعددة اللغاتالتعلم العميق↔ compare
- المحوّل متعدد اللغاتالتعلم العميق↔ compare
- التعلم بالنقل باستخدام المرمز التلقائي المتغيرالتعلم العميق↔ compare
- المشفّر التلقائي التباينيالتعلم العميق↔ compare