融合图像注意力的多模态机器翻译模型

已有工作表明,融入图像视觉语义信息可以提升文本机器翻译模型的效果。已有的工作多数将图片的整体视觉语义信息融入到翻译模型,而图片中可能包含不同的语义对象,并且这些不同的局部语义对象对解码端单词的预测具有不同程度的影响和作用。基于此,该文提出一种融合图像注意力的多模态机器翻译模型,将图片中的全局语义和不同部分的局部语义信息与源语言文本的交互信息作为图像注意力融合到文本注意力权重中,从而进一步增强解码端隐含状态与源语言文本的对齐信息。在多模态机器翻译数据集Multi30k上英语—德语翻译对以及人工标注的印尼语—汉语翻译对上的实验结果表明,该文提出的模型相比已有的基于循环神经网络的多模态机器翻译模型效果具有较好的提升,证明了该模型的有效性。     

装配式钢结构安全精细化管理措施

在我国经济技术快速发展的背景下,装配式钢结构建筑凭借其施工速度快和绿色环保等优势在建筑行业被逐步应用推广。但目前装配式钢结构建筑在施工安全管理方面还存在很多问题,若发挥装配式钢结构的最大优势,高质量地完成工程项目,施工过程中的安全管理工作不容小觑。本文主要分析装配式钢结构建筑工程管理难点及在施工过程中存在的主要风险源,从钢结构防火风险管理、吊装风险管理、高空坠落预防等方面阐述风险防范措施,进而实现施工过程中的安全精细化管理。     

低资源场景下印尼语-汉语机器翻译 模型对比分析研究

低资源场景下神经机器翻译模型的翻译效果通常不如大规模训练数据下的模型翻译效果好。针对这个问题,选取RNN-based和Transformer-based两个主流神经机器翻译模型进行研究,探究在印尼语到汉语翻译在低资源场景下的机器翻译效果,并通过实验分析和案例分析,给出两种模型在印尼语到汉语低资源场景下翻译的适应性分析。