論文の概要: Example-Based Machine Translation from Text to a Hierarchical Representation of Sign Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.03314v1
• Date: Fri, 6 May 2022 15:48:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-09 13:29:11.573499
• Title: Example-Based Machine Translation from Text to a Hierarchical Representation of Sign Language
• Title（参考訳）: テキストから手話の階層的表現への例に基づく機械翻訳
• Authors: \'Elise Bertin-Lem\'ee, Annelies Braffort, Camille Challant, Claire Danet, Michael Filhol
• Abstract要約: 本稿では,テキスト・トゥ・サイン翻訳の原本について述べる。 これは、AZeeにおける手話ビデオのテキストと階層的な形式記述の間のアライメントのドメイン固有の並列コーパスを使用して、データの不足を補う。 提案アルゴリズムは、ソーステキストに存在する類似性の検出に基づいて、整列セグメントのマッチングと置換を利用して、複数の候補翻訳を構築する。 結果として得られる翻訳は、アバターシステムへの入力として使用されるように設計されたAZee式(英語版)の形式である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3999481573773074
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This article presents an original method for Text-to-Sign Translation. It compensates data scarcity using a domain-specific parallel corpus of alignments between text and hierarchical formal descriptions of Sign Language videos in AZee. Based on the detection of similarities present in the source text, the proposed algorithm recursively exploits matches and substitutions of aligned segments to build multiple candidate translations for a novel statement. This helps preserving Sign Language structures as much as possible before falling back on literal translations too quickly, in a generative way. The resulting translations are in the form of AZee expressions, designed to be used as input to avatar synthesis systems. We present a test set tailored to showcase its potential for expressiveness and generation of idiomatic target language, and observed limitations. This work finally opens prospects on how to evaluate translation and linguistic aspects, such as accuracy and grammatical fluency.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,テキスト対符号翻訳の原文について述べる。 これは、AZeeにおける手話ビデオのテキストと階層的な形式記述の間のアライメントのドメイン固有の並列コーパスを使用して、データの不足を補う。 提案アルゴリズムは,ソーステキストに存在する類似性の検出に基づいて,一致セグメントの一致と置換を再帰的に活用し,新しい文に対する複数の候補翻訳を構築する。 これによって手話の構造を可能な限り保存し、リテラルの翻訳を高速に生成することが可能になる。 結果として得られた翻訳は、アバター合成システムへの入力として使用されるように設計されたアゼ表現の形で行われる。 対象言語の表現性と生成の可能性を実証し,その限界を観察するテストセットを提示する。 この研究は最終的に、正確性や文法の流布など、翻訳と言語的側面を評価するための展望を開放する。

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