論文の概要: From Rule-Based Models to Deep Learning Transformers Architectures for Natural Language Processing and Sign Language Translation Systems: Survey, Taxonomy and Performance Evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14825v1
- Date: Tue, 27 Aug 2024 07:11:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-28 14:45:05.224666
- Title: From Rule-Based Models to Deep Learning Transformers Architectures for Natural Language Processing and Sign Language Translation Systems: Survey, Taxonomy and Performance Evaluation
- Title（参考訳）: ルールベースモデルから自然言語処理と手話翻訳システムのためのディープラーニングトランスフォーマーアーキテクチャへ:調査,分類,性能評価
- Authors: Nada Shahin, Leila Ismail,
- Abstract要約: 効率的なサイン駆動型統合エンドツーエンド翻訳システムの必要性が高まっている。
本稿では,リアルタイムのQOL(Quality-of-Service sign language)ma-chine翻訳システムの要件について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the growing Deaf and Hard of Hearing population worldwide and the persistent shortage of certified sign language interpreters, there is a pressing need for an efficient, signs-driven, integrated end-to-end translation system, from sign to gloss to text and vice-versa. There has been a wealth of research on machine translations and related reviews. However, there are few works on sign language machine translation considering the particularity of the language being continuous and dynamic. This paper aims to address this void, providing a retrospective analysis of the temporal evolution of sign language machine translation algorithms and a taxonomy of the Transformers architectures, the most used approach in language translation. We also present the requirements of a real-time Quality-of-Service sign language ma-chine translation system underpinned by accurate deep learning algorithms. We propose future research directions for sign language translation systems.
- Abstract（参考訳）: 難聴と難聴の人口が世界中で増加し、認証された手話通訳が絶え間なく不足しているため、手話から手話、テキスト、副詞まで、効率的で手話駆動で統合されたエンドツーエンド翻訳システムの必要性が高まっている。
機械翻訳と関連するレビューについて、多くの研究がなされている。
しかし、言語が連続的かつ動的であることを考えると、手話機械翻訳に関する研究はほとんどない。
本稿では,手話機械翻訳アルゴリズムの時間的進化の振り返り分析とトランスフォーマーアーキテクチャの分類について述べる。
また,リアルタイムのQOL(Quality-of-Service sign language Ma-chine translation System)の要件について述べる。
我々は手話翻訳システムにおける今後の研究方向を提案する。
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