Multilingual variational autoencoder
A Multilingual Variational Autoencoder (ML-VAE) extends the standard VAE framework to handle multiple languages within a shared probabilistic latent space. Language-specific encoders map text from each language into a common continuous representation, while language-specific decoders reconstruct or translate that text. This enables cross-lingual generation, style transfer, and representation learning with or without parallel corpora.
Record di origine
Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.
- 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. · URL
- Lample, G., Conneau, A., Denoyer, L., & Ranzato, M. (2018). Unsupervised machine translation using monolingual corpora only. In International Conference on Learning Representations (ICLR 2018). · URL
Affermazioni curate
Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.
Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.
Metodi correlati
Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.