強(qiáng)化風(fēng)格遷移或深度翻譯

強(qiáng)化風(fēng)格遷移或深度翻譯風(fēng)格遷移概述：圖像風(fēng)格的可控性。深度翻譯概述：跨語(yǔ)言文本的意義保留。風(fēng)格遷移方法比較：遷移學(xué)習(xí)與內(nèi)容損失。深度翻譯方法比較：Seq2seq與Transformer?？缒B(tài)應(yīng)用示例：文本到圖像生成與圖像描述。多模態(tài)應(yīng)用示例：跨語(yǔ)言圖像描述與圖像翻譯。技術(shù)難點(diǎn)：風(fēng)格特征提取與保持語(yǔ)義一致性。未來(lái)研究方向：語(yǔ)義控制與多語(yǔ)言拓展。ContentsPage目錄頁(yè)風(fēng)格遷移概述：圖像風(fēng)格的可控性。強(qiáng)化風(fēng)格遷移或深度翻譯風(fēng)格遷移概述：圖像風(fēng)格的可控性。風(fēng)格遷移概述1.風(fēng)格遷移（styletranfer）是一種人工智能技術(shù)，旨在將一幅圖像的風(fēng)格轉(zhuǎn)移到另一幅圖像中。2.風(fēng)格遷移基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通常使用一種預(yù)先訓(xùn)練好的風(fēng)格化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)特定風(fēng)格的示例圖像學(xué)習(xí)生成新的圖像。3.風(fēng)格遷移可以應(yīng)用于各種類型的圖像，包括照片、插圖、甚至視頻。圖像風(fēng)格的可控性1.風(fēng)格遷移允許用戶控制圖像風(fēng)格的各個(gè)方面，包括顏色、紋理、筆觸等。2.用戶可以指定所需的風(fēng)格，也可以使用混合風(fēng)格來(lái)創(chuàng)建新的獨(dú)特風(fēng)格。3.風(fēng)格遷移技術(shù)的發(fā)展使圖像風(fēng)格的可控性越來(lái)越強(qiáng)，用戶可以根據(jù)自己的喜好和需求創(chuàng)造出各種風(fēng)格的圖像。深度翻譯概述：跨語(yǔ)言文本的意義保留。強(qiáng)化風(fēng)格遷移或深度翻譯#.深度翻譯概述：跨語(yǔ)言文本的意義保留。1.機(jī)器翻譯：概述機(jī)器翻譯的發(fā)展，從早期規(guī)則為基礎(chǔ)的系統(tǒng)到基于統(tǒng)計(jì)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的現(xiàn)代方法。2.深度翻譯：介紹深度翻譯作為機(jī)器翻譯的最新范例，重點(diǎn)關(guān)注其采用端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。3.深度翻譯的優(yōu)勢(shì)：強(qiáng)調(diào)深度翻譯在保留跨語(yǔ)言文本語(yǔ)義方面的顯著優(yōu)勢(shì)。神經(jīng)機(jī)器翻譯：深度翻譯的基礎(chǔ)：1.概述神經(jīng)機(jī)器翻譯的基本原理，詳細(xì)說(shuō)明編碼器-解碼器架構(gòu)。2.注意力機(jī)制：重點(diǎn)介紹注意力機(jī)制在深度翻譯中的作用，包括注意力層的類型和計(jì)算方法。3.神經(jīng)機(jī)器翻譯的挑戰(zhàn)：討論神經(jīng)機(jī)器翻譯面臨的挑戰(zhàn)，例如長(zhǎng)序列翻譯、未知詞處理和稀疏數(shù)據(jù)問(wèn)題。深度翻譯概述：跨語(yǔ)言文本的意義保留。語(yǔ)言轉(zhuǎn)換模型：從機(jī)器翻譯到深度翻譯：#.深度翻譯概述：跨語(yǔ)言文本的意義保留。深度翻譯的應(yīng)用：1.文學(xué)翻譯：探討深度翻譯在文學(xué)作品翻譯中的應(yīng)用，重點(diǎn)關(guān)注其在保留作者風(fēng)格和情感方面的能力。2.商業(yè)翻譯：概述深度翻譯在商業(yè)和技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用，強(qiáng)調(diào)其在快速翻譯大量文檔方面的效率和成本效益。3.新聞翻譯：研究深度翻譯在實(shí)時(shí)新聞翻譯中的應(yīng)用，討論其在提供快速準(zhǔn)確翻譯方面的優(yōu)勢(shì)。深度翻譯的評(píng)估與度量：1.評(píng)估指標(biāo)：介紹用于評(píng)估深度翻譯系統(tǒng)性能的常見(jiàn)指標(biāo)，例如BLEU、ROUGE和人類評(píng)估。2.評(píng)估挑戰(zhàn)：討論深度翻譯評(píng)估面臨的挑戰(zhàn)，例如評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)的主觀性、評(píng)估數(shù)據(jù)集的有限性和翻譯質(zhì)量的語(yǔ)境依賴性。3.評(píng)估結(jié)果：總結(jié)深度翻譯系統(tǒng)在標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)上的評(píng)估結(jié)果，突出其在不同語(yǔ)言對(duì)和任務(wù)上的表現(xiàn)。#.深度翻譯概述：跨語(yǔ)言文本的意義保留。1.多語(yǔ)言翻譯：展望深度翻譯在多語(yǔ)言翻譯中的應(yīng)用，研究其在處理多種語(yǔ)言對(duì)時(shí)的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。2.領(lǐng)域適應(yīng)：探索深度翻譯在領(lǐng)域適應(yīng)方面的進(jìn)展，重點(diǎn)關(guān)注其在特定領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)高性能翻譯的能力。深度翻譯的未來(lái)趨勢(shì)：風(fēng)格遷移方法比較：遷移學(xué)習(xí)與內(nèi)容損失。強(qiáng)化風(fēng)格遷移或深度翻譯風(fēng)格遷移方法比較：遷移學(xué)習(xí)與內(nèi)容損失。遷移學(xué)習(xí)1.遷移學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，它允許模型從一個(gè)任務(wù)中學(xué)到的知識(shí)轉(zhuǎn)移到另一個(gè)任務(wù)上。2.在風(fēng)格遷移中，遷移學(xué)習(xí)可以用來(lái)將一個(gè)預(yù)先訓(xùn)練好的圖像分類模型的知識(shí)轉(zhuǎn)移到一個(gè)風(fēng)格遷移模型上。3.這可以幫助風(fēng)格遷移模型更快地學(xué)習(xí)和生成更高質(zhì)量的風(fēng)格化圖像。內(nèi)容損失1.內(nèi)容損失是一種衡量風(fēng)格遷移模型生成的圖像與原始圖像之間的相似性的損失函數(shù)。2.內(nèi)容損失可以幫助風(fēng)格遷移模型保持原始圖像的內(nèi)容，而不會(huì)完全改變它的風(fēng)格。3.內(nèi)容損失通常與風(fēng)格損失一起使用，以創(chuàng)建具有原始圖像內(nèi)容和風(fēng)格遷移模型所選風(fēng)格的圖像。風(fēng)格遷移方法比較：遷移學(xué)習(xí)與內(nèi)容損失。風(fēng)格損失1.風(fēng)格損失是一種衡量風(fēng)格遷移模型生成的圖像與風(fēng)格圖像之間的相似性的損失函數(shù)。2.風(fēng)格損失可以幫助風(fēng)格遷移模型將風(fēng)格圖像的風(fēng)格轉(zhuǎn)移到生成的圖像中。3.風(fēng)格損失通常與內(nèi)容損失一起使用，以創(chuàng)建具有原始圖像內(nèi)容和風(fēng)格遷移模型所選風(fēng)格的圖像。生成模型1.生成模型是一種機(jī)器學(xué)習(xí)模型，它可以從數(shù)據(jù)中生成新的數(shù)據(jù)。2.在風(fēng)格遷移中，生成模型可以用來(lái)生成新的風(fēng)格化圖像。3.生成模型通常與遷移學(xué)習(xí)和內(nèi)容損失一起使用，以創(chuàng)建具有原始圖像內(nèi)容和風(fēng)格遷移模型所選風(fēng)格的圖像。風(fēng)格遷移方法比較：遷移學(xué)習(xí)與內(nèi)容損失。趨勢(shì)和前沿1.最近幾年，風(fēng)格遷移的研究取得了很大的進(jìn)展。2.新的方法和技術(shù)被開(kāi)發(fā)出來(lái)，使風(fēng)格遷移模型能夠生成更逼真和高質(zhì)量的風(fēng)格化圖像。3.風(fēng)格遷移技術(shù)也被應(yīng)用到各種新的領(lǐng)域，如藝術(shù)創(chuàng)作、時(shí)尚設(shè)計(jì)和醫(yī)學(xué)成像。中國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全要求1.中國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全要求是國(guó)家對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全工作提出的基本要求和指導(dǎo)原則。2.風(fēng)格遷移模型在使用時(shí)必須遵守中國(guó)網(wǎng)絡(luò)安全要求。3.風(fēng)格遷移模型不得用于非法或有害的用途，也不得損害國(guó)家安全或公共利益。深度翻譯方法比較：Seq2seq與Transformer。強(qiáng)化風(fēng)格遷移或深度翻譯深度翻譯方法比較：Seq2seq與Transformer。Seq2seq模型1.Seq2seq模型的基本架構(gòu)：由編碼器和解碼器組成，編碼器將輸入序列轉(zhuǎn)換成固定長(zhǎng)度的向量，解碼器將該向量轉(zhuǎn)換成輸出序列。2.Seq2seq模型的訓(xùn)練方法：使用最大似然估計(jì)法，最小化輸出序列與目標(biāo)序列之間的交叉熵?fù)p失函數(shù)。3.Seq2seq模型的應(yīng)用：機(jī)器翻譯、文本摘要、語(yǔ)音識(shí)別等。Transformer模型1.Transformer模型的基本架構(gòu)：由編碼器和解碼器組成，編碼器和解碼器都由多個(gè)自注意力層和前饋層組成，自注意力層可以捕獲序列中元素之間的長(zhǎng)距離依賴關(guān)系。2.Transformer模型的訓(xùn)練方法：使用最大似然估計(jì)法，最小化輸出序列與目標(biāo)序列之間的交叉熵?fù)p失函數(shù)。3.Transformer模型的應(yīng)用：機(jī)器翻譯、文本摘要、語(yǔ)音識(shí)別等。深度翻譯方法比較：Seq2seq與Transformer。Seq2seq與Transformer模型的比較1.Seq2seq模型的優(yōu)點(diǎn)：結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，易于訓(xùn)練，可以處理任意長(zhǎng)度的輸入和輸出序列。2.Seq2seq模型的缺點(diǎn)：無(wú)法并行處理輸入和輸出序列，計(jì)算效率較低。3.Transformer模型的優(yōu)點(diǎn)：可以并行處理輸入和輸出序列，計(jì)算效率高，能夠捕獲序列中元素之間的長(zhǎng)距離依賴關(guān)系。4.Transformer模型的缺點(diǎn)：結(jié)構(gòu)復(fù)雜，訓(xùn)練難度大，對(duì)長(zhǎng)序列的翻譯效果不佳。深度翻譯方法的發(fā)展趨勢(shì)1.預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型在深度翻譯中的應(yīng)用：預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型可以為深度翻譯模型提供豐富的語(yǔ)言知識(shí)，提高翻譯質(zhì)量。2.多語(yǔ)言深度翻譯模型的開(kāi)發(fā)：多語(yǔ)言深度翻譯模型可以同時(shí)翻譯多種語(yǔ)言，提高翻譯效率。3.基于知識(shí)的深度翻譯模型的開(kāi)發(fā)：基于知識(shí)的深度翻譯模型可以利用知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)來(lái)提高翻譯質(zhì)量。深度翻譯方法比較：Seq2seq與Transformer。深度翻譯方法的應(yīng)用前景1.深度翻譯方法在機(jī)器翻譯中的應(yīng)用：深度翻譯方法可以顯著提高機(jī)器翻譯的質(zhì)量，使機(jī)器翻譯更加接近人類翻譯的水平。2.深度翻譯方法在跨語(yǔ)言信息檢索中的應(yīng)用：深度翻譯方法可以幫助用戶檢索不同語(yǔ)言的信息，打破語(yǔ)言障礙。3.深度翻譯方法在多語(yǔ)言文本理解中的應(yīng)用：深度翻譯方法可以幫助用戶理解不同語(yǔ)言的文本，促進(jìn)不同文化之間的交流?？缒B(tài)應(yīng)用示例：文本到圖像生成與圖像描述。強(qiáng)化風(fēng)格遷移或深度翻譯跨模態(tài)應(yīng)用示例：文本到圖像生成與圖像描述。文本到圖像生成（Text-to-ImageGeneration）1.文本到圖像生成過(guò)程：通過(guò)處理自然語(yǔ)言文本的語(yǔ)義信息，生成與之相關(guān)或一致的視覺(jué)圖像。2.模型架構(gòu)及方法：通常利用生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、變分自編碼器（VAE）、擴(kuò)散模型等生成模型實(shí)現(xiàn)文本到圖像生成。3.挑戰(zhàn)與未來(lái)發(fā)展：需要關(guān)注生成圖像質(zhì)量、圖像多樣性、文本語(yǔ)義準(zhǔn)確性、控制生成過(guò)程等問(wèn)題。圖像描述（ImageCaptioning）1.圖像描述本質(zhì)：給定視覺(jué)圖像，生成自然語(yǔ)言描述，以準(zhǔn)確描述圖像內(nèi)容、場(chǎng)景、對(duì)象、動(dòng)作等。2.模型架構(gòu)及方法：通常采用編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取圖像特征，利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）生成文本描述。3.挑戰(zhàn)與未來(lái)發(fā)展：關(guān)注描述準(zhǔn)確性、語(yǔ)義一致性、風(fēng)格多樣性，以及對(duì)圖像中復(fù)雜場(chǎng)景、抽象概念的描述能力提升?？缒B(tài)應(yīng)用示例：文本到圖像生成與圖像描述。風(fēng)格遷移（StyleTransfer）1.風(fēng)格遷移目的：將一種圖像的風(fēng)格應(yīng)用到另一張圖像上，生成新的圖像，同時(shí)保留原有圖像的內(nèi)容和結(jié)構(gòu)。2.模型架構(gòu)及方法：通常使用神經(jīng)風(fēng)格遷移（NST）模型，該模型將內(nèi)容圖像和風(fēng)格圖像共同輸入，利用Gram矩陣計(jì)算風(fēng)格特征，然后將風(fēng)格特征應(yīng)用于內(nèi)容圖像。3.挑戰(zhàn)與未來(lái)發(fā)展：關(guān)注風(fēng)格遷移過(guò)程中的精度控制、多樣性和創(chuàng)造性，實(shí)現(xiàn)不同風(fēng)格之間平滑過(guò)渡，以及對(duì)復(fù)雜紋理、細(xì)節(jié)的處理。藝術(shù)生成（ArtGeneration）1.藝術(shù)生成概況：利用人工智能技術(shù)，自動(dòng)生成具有藝術(shù)風(fēng)格、美學(xué)價(jià)值的視覺(jué)圖像。2.模型架構(gòu)及方法：通常采用GAN、VAE、擴(kuò)散模型等生成模型，通過(guò)學(xué)習(xí)藝術(shù)家的風(fēng)格和創(chuàng)作過(guò)程，生成新的藝術(shù)作品。3.挑戰(zhàn)與未來(lái)發(fā)展：關(guān)注生成藝術(shù)的多樣性、創(chuàng)造性、風(fēng)格一致性，以及對(duì)藝術(shù)概念、情感表達(dá)的理解和詮釋?？缒B(tài)應(yīng)用示例：文本到圖像生成與圖像描述。醫(yī)學(xué)圖像生成（MedicalImageGeneration）1.醫(yī)學(xué)圖像生成目的：利用人工智能技術(shù)，生成逼真的醫(yī)學(xué)圖像，用于醫(yī)學(xué)研究、診斷、手術(shù)規(guī)劃等。2.模型架構(gòu)及方法：通常采用GAN、VAE和擴(kuò)散模型等生成模型，利用醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，生成新的醫(yī)學(xué)圖像。3.挑戰(zhàn)與未來(lái)發(fā)展：關(guān)注生成的醫(yī)學(xué)圖像的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，以及對(duì)不同醫(yī)學(xué)成像模態(tài)的適應(yīng)性，以及對(duì)醫(yī)學(xué)概念和術(shù)語(yǔ)的準(zhǔn)確理解。遙感圖像生成（RemoteSensingImageGeneration）1.遙感圖像生成目標(biāo)：利用人工智能技術(shù)，生成逼真的遙感圖像，用于遙感數(shù)據(jù)分析、土地利用分類、災(zāi)害監(jiān)測(cè)等。2.模型架構(gòu)及方法：通常采用GAN、VAE和擴(kuò)散模型等生成模型，利用遙感圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，生成新的遙感圖像。3.挑戰(zhàn)與未來(lái)發(fā)展：關(guān)注生成的遙感圖像的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，以及對(duì)不同遙感傳感器和成像模式的適應(yīng)性，以及對(duì)遙感圖像分析任務(wù)的優(yōu)化。多模態(tài)應(yīng)用示例：跨語(yǔ)言圖像描述與圖像翻譯。強(qiáng)化風(fēng)格遷移或深度翻譯多模態(tài)應(yīng)用示例：跨語(yǔ)言圖像描述與圖像翻譯?？缯Z(yǔ)言圖像描述1.多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：跨語(yǔ)言圖像描述任務(wù)涉及兩種不同模態(tài)的數(shù)據(jù)：圖像和文本，這些數(shù)據(jù)融合對(duì)于生成準(zhǔn)確和連貫的描述至關(guān)重要。2.語(yǔ)言風(fēng)格轉(zhuǎn)換：該任務(wù)需要將圖像描述從一種語(yǔ)言轉(zhuǎn)換成另一種語(yǔ)言，同時(shí)保持其語(yǔ)義和風(fēng)格的一致性。3.跨語(yǔ)言語(yǔ)義對(duì)齊：此任務(wù)要求學(xué)習(xí)跨語(yǔ)言的語(yǔ)義對(duì)齊，以便將圖像描述從一種語(yǔ)言映射到另一種語(yǔ)言。圖像翻譯1.圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)換：此任務(wù)涉及將圖像從一種風(fēng)格轉(zhuǎn)換成另一種風(fēng)格，同時(shí)保持其內(nèi)容的一致性。2.圖像超分辨率：該任務(wù)旨在將低分辨率圖像轉(zhuǎn)換為高分辨率圖像，從而提高圖像質(zhì)量。3.圖像顏色化：此任務(wù)涉及將灰度圖像轉(zhuǎn)換為彩色圖像，從而使其更具視覺(jué)吸引力。技術(shù)難點(diǎn)：風(fēng)格特征提取與保持語(yǔ)義一致性。強(qiáng)化風(fēng)格遷移或深度翻譯技術(shù)難點(diǎn)：風(fēng)格特征提取與保持語(yǔ)義一致性。1.風(fēng)格遷移的任務(wù)是將一個(gè)圖像的風(fēng)格轉(zhuǎn)移到另一個(gè)圖像上，同時(shí)保持另一個(gè)圖像的內(nèi)容不變。風(fēng)格特征提取是風(fēng)格遷移的關(guān)鍵步驟之一，它需要從源圖像中提取出能夠代表其風(fēng)格的特征。2.風(fēng)格特征可以是圖像的紋理、顏色、筆觸等。這些特征可以通過(guò)各種方法提取，例如使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）或生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）。3.風(fēng)格特征提取的難點(diǎn)在于如何提取出能夠準(zhǔn)確代表圖像風(fēng)格的特征。如果提取出的特征過(guò)于抽象，則無(wú)法有效地將風(fēng)格轉(zhuǎn)移到另一個(gè)圖像上；如果提取出的特征過(guò)于具體，則可能會(huì)導(dǎo)致目標(biāo)圖像失去其本身的風(fēng)格。語(yǔ)義一致性保持1.語(yǔ)義一致性保持是指在風(fēng)格遷移過(guò)程中，確保目標(biāo)圖像的內(nèi)容與源圖像的內(nèi)容一致。這對(duì)于保持目標(biāo)圖像的語(yǔ)義信息非常重要。2.語(yǔ)義一致性保持的難點(diǎn)在于如何將源圖像的內(nèi)容轉(zhuǎn)移到目標(biāo)圖像上，同時(shí)不改變目標(biāo)圖像的語(yǔ)義信息。如果目標(biāo)圖像的語(yǔ)義信息改變，則可能會(huì)導(dǎo)致目標(biāo)圖像無(wú)法被正確識(shí)別。3.語(yǔ)義一致性保持可以通過(guò)各種方法實(shí)現(xiàn)，例如使用注意力機(jī)制或生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）。注意力機(jī)制可以幫助模型關(guān)注源圖像中與目標(biāo)圖像內(nèi)容相關(guān)的重要區(qū)域，從而避免目標(biāo)圖像的語(yǔ)義信息改變。風(fēng)格特征提取技術(shù)難點(diǎn)：風(fēng)格特征提取與保持語(yǔ)義一致性。生成模型1.生成模型是一種能夠從數(shù)據(jù)中生成新數(shù)據(jù)的模型。在風(fēng)格遷移任務(wù)中，生成模型可以用來(lái)生成具有特定風(fēng)格的目標(biāo)圖像。2.生成模型可以分為兩類：判別式生成模型和非判別式生成模型。判別式生成模型通過(guò)判別器來(lái)評(píng)估生成的圖像是否真實(shí)，并根據(jù)判別器的反饋來(lái)更新生成器的參數(shù)。非判別式生成模型沒(méi)有判別器，它是通過(guò)最大化生成圖像的似然函數(shù)來(lái)更新生成器的參數(shù)。3.生成模型在風(fēng)格遷移任務(wù)中發(fā)揮著重要作用。通過(guò)使用生成模型，可以生成具有特定風(fēng)格的目標(biāo)圖像，從而實(shí)現(xiàn)風(fēng)格遷移。未來(lái)研究方向：語(yǔ)義控制與多語(yǔ)言拓展。強(qiáng)化風(fēng)格遷移或深度翻譯未來(lái)研究方向：語(yǔ)義控制與多語(yǔ)言拓展。細(xì)粒度語(yǔ)義控制1.開(kāi)發(fā)更有效的方法來(lái)控制風(fēng)格遷移或深度翻譯的輸出結(jié)果，使輸出結(jié)果能夠更加符合用戶的需求。2.研究如何將語(yǔ)義信息融入風(fēng)格遷移或深度翻譯模型中，使模型能夠理解和生成更細(xì)粒度的語(yǔ)義內(nèi)容。3.探索如何利用用戶交互來(lái)增強(qiáng)語(yǔ)義控制，使模型能夠根據(jù)用戶的反饋不斷調(diào)整輸出結(jié)果。多語(yǔ)言拓展1.研究如何將風(fēng)格遷移或深度翻譯模型擴(kuò)展到多種語(yǔ)言，使模型能夠同時(shí)處理多種語(yǔ)言的文本。2.探索如何利用多語(yǔ)言數(shù)據(jù)來(lái)增強(qiáng)模型的性能，使模型能夠生成更加高質(zhì)量的翻譯結(jié)果。3.研究如何將風(fēng)格遷移或深度翻譯模型應(yīng)用于跨語(yǔ)言信息傳遞領(lǐng)域