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摘要
在神经机器翻译领域中，通常会将不同的语言词汇映射到一个共享的向量空间中，而预
训练的多语词嵌入能够捕捉到不同语言的语义相似性和差异性，可以辅助机器翻译进行跨语
言映射。然而，数据之间的不平衡使得模型无法有效的学习这些语言特征，从而影响翻译质
量。另一种增强神经机器翻译的方式是通过多模态信息，这种方法结合了文本信息与其它模
态（如图像、音频）的数据，以增强翻译的上下文理解和语义精准度。然而，此类方法通常
仅模拟视觉注释与源语言之间的一致性，在解码部分没有给予足够的重视。目前最先进的基
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