論文の概要: A New Dataset for End-to-End Sign Language Translation: The Greek Elementary School Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04753v1
• Date: Sat, 7 Oct 2023 09:18:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 15:46:23.201373
• Title: A New Dataset for End-to-End Sign Language Translation: The Greek Elementary School Dataset
• Title（参考訳）: エンドツーエンド手話翻訳のための新しいデータセット:ギリシャ小学校のデータセット
• Authors: Andreas Voskou, Konstantinos P. Panousis, Harris Partaourides, Kyriakos Tolias and Sotirios Chatzis
• Abstract要約: ギリシャの小学校の公的なシラバスに基づく,29653のギリシア手話ビデオ翻訳ペアについて紹介する。 我々はこの新しいデータセットを用いて、手話自動翻訳研究で広く使われている最新の最先端のトランスフォーマーベースの手法を訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.575895387203168
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic Sign Language Translation (SLT) is a research avenue of great societal impact. End-to-End SLT facilitates the interaction of Hard-of-Hearing (HoH) with hearing people, thus improving their social life and opportunities for participation in social life. However, research within this frame of reference is still in its infancy, and current resources are particularly limited. Existing SLT methods are either of low translation ability or are trained and evaluated on datasets of restricted vocabulary and questionable real-world value. A characteristic example is Phoenix2014T benchmark dataset, which only covers weather forecasts in German Sign Language. To address this shortage of resources, we introduce a newly constructed collection of 29653 Greek Sign Language video-translation pairs which is based on the official syllabus of Greek Elementary School. Our dataset covers a wide range of subjects. We use this novel dataset to train recent state-of-the-art Transformer-based methods widely used in SLT research. Our results demonstrate the potential of our introduced dataset to advance SLT research by offering a favourable balance between usability and real-world value.
• Abstract（参考訳）: 自動手話翻訳(automatic sign language translation, slt)は、社会に大きな影響を与える研究道である。 エンド・トゥ・エンドSLTは、聴覚障害者とハード・オブ・ヘアリング(HoH)の相互作用を促進し、社会生活と社会生活への参加機会を改善する。 しかし、この枠組みにおける研究はまだ初期段階にあり、現在の資源は特に限られている。 既存のSLT手法は翻訳能力の低いか、制限された語彙と疑わしい実世界の値のデータセットで訓練され評価される。 特徴的な例としてphoenix2014tベンチマークデータセットがあり、ドイツの手話での天気予報のみをカバーする。 この資源不足に対処するために,ギリシャ語手話ビデオ翻訳ペア29653点を新たに収集し,ギリシャ語小学校の公式シラバスに基づく。 私たちのデータセットは幅広い対象をカバーしています。 このデータセットを用いて,slt研究で広く用いられている最新の変圧器に基づく手法を学習する。 本研究は,ユーザビリティと実世界の価値のバランスを保ちながら,SLT研究を進展させるデータセットの可能性を示すものである。

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