LIUM-CVC Submissions for WMT17 Multimodal Translation Task

Abstract : This paper describes the monomodal and multimodal Neural Machine Translation systems developed by LIUM and CVC for WMT17 Shared Task on Multimodal Translation. We mainly explored two mul-timodal architectures where either global visual features or convolutional feature maps are integrated in order to benefit from visual context. Our final systems ranked first for both En→De and En→Fr language pairs according to the automatic evaluation metrics METEOR and BLEU.
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Contributeur : Mercedes Garcia-Martinez <>
Soumis le : lundi 26 mars 2018 - 11:38:49
Dernière modification le : vendredi 26 avril 2019 - 13:54:02
Document(s) archivé(s) le : jeudi 13 septembre 2018 - 07:31:55

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  • HAL Id : hal-01742382, version 1

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Citation

Ozan Caglayan, Walid Aransa, Adrien Bardet, Mercedes Garcia-Martinez, Fethi Bougares, et al.. LIUM-CVC Submissions for WMT17 Multimodal Translation Task. SECOND CONFERENCE ON MACHINE TRANSLATION, 2017, Copenhagen, Denmark. pp.432 - 439. ⟨hal-01742382⟩

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