摘要

多模态机器翻译旨在从多种模态中提取信息，其基本假设是：额外的模态能够为输入数据提供有价值的互补视角。该领域中最突出的任务包括语音翻译（spoken language translation）、图像引导翻译（image-guided translation）以及视频引导翻译（video-guided translation），分别利用音频和视觉模态。这些任务与单模态任务——如语音识别（speech recognition）、图像字幕生成（image captioning）和视频字幕生成（video captioning）——相区别，其核心在于模型需将输入内容翻译为目标语言，而非仅生成同语言的描述。本文综述了上述任务的主要数据资源、围绕这些任务开展的评估竞赛、端到端方法与流水线方法的最新进展，以及性能评估所面临的挑战。最后，文章探讨了未来研究的若干方向：亟需构建更为丰富且具有挑战性的数据集，开展针对模型性能的精细化评估，并在输入与输出空间中进一步引入多模态特性。