论文笔记

【实验部分】这篇论文面向 2021 年 MuSe-Physio 子挑战——一个多模态情感分析任务，目的是在高度紧张的自由演讲场景下，利用组合的视听信号和受试者的皮肤电反应预测生理情绪。

【方法部分】这篇论文面向 2021 年 MuSe-Physio 子挑战——一个多模态情感分析任务，目的是在高度紧张的自由演讲场景下，利用组合的视听信号和受试者的皮肤电反应预测生理情绪。

【实验部分】作者针对 Transformer 架构设计了一系列融合输入的方法，然后将这些方法用在多模态机器翻译和多源机器翻译任务中。

【模型部分】作者针对 Transformer 架构设计了一系列融合输入的方法，然后将这些方法用在多模态机器翻译和多源机器翻译任务中。

【实验部分】多模态机器翻译火了这么久，各路学者八仙过海各显神通，但效果提升却都比较有限。视觉信息对翻译真的有帮助吗？本文作者用实验给出了答案。

【方法部分】多模态机器翻译火了这么久，各路学者八仙过海各显神通，但效果提升却都比较有限。视觉信息对翻译真的有帮助吗？本文作者用实验给出了答案。

【实验部分】本文收录于 ACL 2019 ，第一作者 Julia Ive 来自谢菲尔德大学。作者采用了一种两阶段的翻译方法，先得到草稿，再同时用文本和视觉上下文来完善翻译结果，效果不错。

【模型部分】本文收录于 ACL 2019 ，第一作者 Julia Ive 来自谢菲尔德大学。作者采用了一种两阶段的翻译方法，先得到草稿，再同时用文本和视觉上下文来完善翻译结果，效果不错。

本文发表于 ICLR 2020 ，一作来自上海交大赵海组。作者用整个数据集构建了一个图文查询表，在翻译时用源句关键词检索图像，效果提升的同时，减轻了对大规模双语-图像数据集的依赖。

本文是 ACL 2021 的一篇 Workshop 论文，作者来自京都大学。作者把层次注意力网络用在视频MMT基线模型VMT中，取得了不错的结果。

本文发表于 ACM MM 2020，作者团队来自厦门大学。作者将胶囊网络用在多模态机器翻译的解码器中，动态提取图像的视觉特征辅助翻译，取得了比较好的结果。

在多模态机器翻译中，图像和文本两个模态的信息不是同等重要的，但过去的工作却都没有注意这个问题。本文提出了一种多模态自注意力方法，达到了 SoTA ，发表于 ACL 2020，作者来自北京大学。

通用语言模型新思路！谷歌提出新模型FLAN，基于指令微调，在参数少400亿的情况下，性能超越GPT-3。

之前一直在介绍 Prompt Engineering 的相关工作，本期分享的这篇 KPT 则着力于 Answer Mapping，探索 verbalizer 的设计，来自清华刘知远老师组。

本文是【Prompt系列】的第四篇，本期论文既有设计思路的探索，又有训练策略的创新，是清华 CoAI 和 清华 NLP 等知名团队的作品。

本文是【Prompt系列】的第三篇。上期分享了一种自动设计 prompt 的方法，本期介绍的这篇论文 Null Prompts，直接“自暴自弃”，连 prompt 模板都不设计了……

本文是【Prompt系列】的第二篇。上期介绍了 Prompt 的一些入门知识，本期选取一篇 Prompt Engineering 相关的经典工作 AutoPrompt 分享给大家。

Prompt 作为 NLP 领域近期出现的新范式，在近几个月成为 NLP 研究的大热门。本文是【Prompt系列】的开篇，希望对大家有所帮助。

本文发表于 ICLR 2021，第一作者 Alexey Dosovitskiy 来自 Google Research。

本文发表于 ACL 2021 Findings，第一作者 Hu Xu 来自 Facebook AI。