题上。 不过论文的着重点还是章杉针对如何从无标注的数据进行学习！ 在文中他提出了一个新思路，叫做对偶学习。 对偶学习的思路和前面生成式对抗学习会非常不一样。 章杉发现很多人工智能的任务在结构上有对偶属性。 在机器翻译里面，章杉把中文翻译成英文，这是一个任务，但是章杉同样也需要把英文翻译成中文，这是一个对偶的任务。 这种原任务和对偶任务之间，他们的输入和输出正好是反着来的。 原本章杉还因为论文是系统弄得而心存愧疚，但现在看来这论文完全是照着他的思路去写的。 因为之前对多门语言的卓越性。 章杉自己本人来写这个论文的话，最可能想到的涉及对偶属性的应用也是翻译工作。 不过对偶工作不止于此。 在语音处理里面，语音识别是把语音转化成文字，...

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