Machine learningDeep learning / NLP / CV
多言語変分オートエンコーダ
多言語変分オートエンコーダ（ML-VAE）は、標準的なVAEフレームワークを拡張し、共有された確率的潜在空間内で複数の言語を処理できるようにしたものです。言語固有のエンコーダは、各言語のテキストを共通の連続表現にマッピングし、言語固有のデコーダはそのテキストを再構築または翻訳します。これにより、パラレルコーパスの有無にかかわらず、クロスリンガルな生成、スタイル変換、および表現学習が可能になります。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Variational Autoencoder (ML-VAE). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/multilingual-variational-autoencoder
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