論文の概要: FLEURS-ASL: Including American Sign Language in Massively Multilingual Multitask Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13585v1
- Date: Sat, 24 Aug 2024 13:59:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-27 18:59:33.834442
- Title: FLEURS-ASL: Including American Sign Language in Massively Multilingual Multitask Evaluation
- Title（参考訳）: FLEURS-ASL:多言語マルチタスク評価におけるアメリカの手話を含む
- Authors: Garrett Tanzer,
- Abstract要約: FLORES(テキスト用)とFLEURS(音声用)のマルチウェイ並列ベンチマークであるFLEURS-ASLを導入する。
FLEURS-ASLは、ASLと200言語間の様々なタスクをテキストとして、あるいは102言語を音声として評価するために使用することができる。
タイムスタンプトークンと過去のテキストトークンを34秒のコンテキストウィンドウに組み込んだ統一モデリングアプローチを用いて,ASLから英語テキストへのタスクのベースラインを提供する。
また、FLEURS-ASLを用いて、マルチモーダルフロンティアモデルがASLを事実上理解していないことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9790236766474201
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Sign language translation has historically been peripheral to mainstream machine translation research. In order to help converge the fields, we introduce FLEURS-ASL, an extension of the multiway parallel benchmarks FLORES (for text) and FLEURS (for speech) to support their first sign language (as video), American Sign Language, translated by 5 Certified Deaf Interpreters. FLEURS-ASL can be used to evaluate a variety of tasks -- primarily sentence- and discourse-level translation -- between ASL and 200 other languages as text, or 102 languages as speech. We provide baselines for tasks from ASL to English text using a unified modeling approach that incorporates timestamp tokens and previous text tokens in a 34-second context window, trained on random video clips from YouTube-ASL. This model meets or exceeds the performance of phrase-level baselines while supporting a multitude of new tasks. We also use FLEURS-ASL to show that multimodal frontier models have virtually no understanding of ASL, underscoring the importance of including sign languages in standard evaluation suites.
- Abstract（参考訳）: 手話翻訳は歴史的に主流の機械翻訳研究の周辺であった。
フィールドの収束を支援するため,FLORES(テキスト用)とFLEURS(音声用)のマルチウェイ並列ベンチマークの拡張であるFLEURS-ASLを導入し,最初の手話(ビデオ用)であるAmerican Sign Languageを5Certified Deaf Interpretersで翻訳した。
FLEURS-ASLは、ASLと200言語間の様々なタスク(主に文と談話レベルの翻訳)をテキストとして、あるいは102言語を音声として評価するために使用することができる。
タイムスタンプトークンと過去のテキストトークンを34秒のコンテキストウィンドウに組み込んで,YouTube-ASLのランダムなビデオクリップに基づいてトレーニングした統合モデリング手法を用いて,ASLから英語テキストへのタスクのベースラインを提供する。
このモデルは、多数の新しいタスクをサポートしながら、フレーズレベルのベースラインのパフォーマンスを満たしたり、超えたりします。
また、FLEURS-ASLを用いて、マルチモーダルフロンティアモデルがASLを事実上理解していないことを示し、標準評価スイートに手話を含めることの重要性を強調した。
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