Mô hình Khuếch tán Đa ngôn ngữ
Một Mô hình Khuếch tán Đa ngôn ngữ điều chỉnh khuôn khổ xác suất khuếch tán khử nhiễu để hoạt động trên nhiều ngôn ngữ, cho phép tạo văn bản đa ngôn ngữ, dịch thuật và tổng hợp nội dung độc lập với ngôn ngữ. Bằng cách điều kiện hóa trên các biểu diễn đa ngôn ngữ, quá trình khuếch tán học một không gian tiềm ẩn chung bao trùm các ranh giới ngôn ngữ, tạo ra các kết quả chất lượng cao cho cả các ngôn ngữ có ít tài nguyên và nhiều tài nguyên.
Đọc toàn bộ phương pháp
Đăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Nguồn tài liệu
- Ho, J., Jain, A., & Abbeel, P. (2020). Denoising Diffusion Probabilistic Models. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 33, 6840–6851. link ↗
- Gong, S., Li, M., Feng, J., Wu, Z., & Kong, L. (2023). DiffuSeq: Sequence to Sequence Text Generation with Diffusion Models. International Conference on Learning Representations (ICLR). link ↗
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 3). Multilingual Diffusion Model for Text and Cross-Lingual Generation. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/deep-learning/multilingual-diffusion-model
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.
- Mô hình khuếch tán tinh chỉnhHọc sâu↔ compare
- Mạng nơ-ron hồi quy đa ngôn ngữHọc sâu↔ compare
- Phân loại dựa trên RoBERTa đa ngôn ngữHọc sâu↔ compare
- Nhúng câu đa ngôn ngữHọc sâu↔ compare
- Transformer đa ngôn ngữHọc sâu↔ compare
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →