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English(EN) Direct Image-to-Modern Vietnamese Translation of Han-Nom Manuscripts via Multimodal RLHF Preference Alignment

新的 RLHF 框架改进了越南历史手稿翻译

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了一个新的多模态框架，使用人类反馈强化学习 (RLHF) 将退化的汉喃手稿翻译成现代越南语。该系统集成了来自 CLIP ViT-L/14@336 的视觉特征、来自 bert-base-chinese 的汉喃表示、来自 vinai/phobert-base 的越南语表示，以及 T5-small 编码器状态。比较近端策略优化 (PPO)、直接偏好优化 (DPO) 和 KTO 的实验表明，DPO 在多项指标上取得了最佳结果，显著提高了这种低资源历史翻译任务的词汇和语义质量。 AI

影响 这项研究推动了多模态翻译技术的发展，有望提高历史文献的可访问性。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍新研究方法和实验结果的学术论文。

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新的 RLHF 框架改进了越南历史手稿翻译

报道来源 [2]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Thi Kim Trang Vo, Nghia Hieu Nguyen, Ha Minh Tan ·

    Direct Image-to-Modern Vietnamese Translation of Han-Nom Manuscripts via Multimodal RLHF Preference Alignment

    arXiv:2607.11434v1 Announce Type: new Abstract: Translating Han-Nom manuscripts into modern Vietnamese is challenging because historical pages are often degraded, the script contains rare logographic characters, and parallel supervision is limited. We propose a multimodal RLHF pr…

  2. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Ha Minh Tan ·

    通过多模态RLHF偏好对，实现汉喃古籍的直接图像到现代越南语翻译

    Translating Han-Nom manuscripts into modern Vietnamese is challenging because historical pages are often degraded, the script contains rare logographic characters, and parallel supervision is limited. We propose a multimodal RLHF preference-alignment framework that conditions Vie…

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