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Zifan Jiang

ACL 2026NeurIPS 2026对齐与偏好多语言与语言学数据与预训练多模态
新星分新星
61
一作贡献30
核心/参与5
方向广度11
合作网络6
1 一作 · 2 篇 · ACL 2026 / NeurIPS 2026

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2026 顶会论文

2
一作ACL 2026Poster· Natural Language Processing

Segment, Embed, and Align: A Universal Recipe for Aligning Subtitles to Signing

Zifan Jiang · Youngjoon Jang · Liliane Momeni · Gul Varol · Sarah Ebling · Andrew Zisserman

摘要

The goal of this work is to develop a universal approach for aligning subtitles (i.e., spoken language text with corresponding timestamps) to continuous sign language videos. Prior approaches typically rely on end-to-end training tied to a specific language or dataset, which limits their generali...

数据与预训练对齐与偏好多模态OpenReview 项目页

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