为视频生成多句描述是图像字幕任务中最具挑战性的任务之一，因其不仅要求描述内容与视觉信息高度相关，还需保证段落内各句子之间在语篇层面具有良好的连贯性。针对这一目标，我们提出了一种名为记忆增强型循环Transformer（Memory-Augmented Recurrent Transformer, MART）的新方法。该方法通过引入一个记忆模块，对标准Transformer架构进行增强。该记忆模块能够基于视频片段和已生成的句子历史，生成一个高度凝练的记忆状态，从而有效辅助下一句子的预测（尤其在指代关系与重复性控制方面），进而促进生成更具连贯性的段落式字幕。在两个主流数据集ActivityNet Captions和YouCookII上进行的大量实验、人工评估及定性分析表明，相较于基线方法，MART生成的字幕在连贯性方面表现更优，重复性更低，同时仍能保持与输入视频事件的高度相关性。相关代码已开源，地址为：https://github.com/jayleicn/recurrent-transformer。