論文の概要: SyriSign: A Parallel Corpus for Arabic Text to Syrian Arabic Sign Language Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.29219v1
• Date: Tue, 31 Mar 2026 03:33:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-01 15:25:03.08415
• Title: SyriSign: A Parallel Corpus for Arabic Text to Syrian Arabic Sign Language Translation
• Title（参考訳）: SyriSign: アラビア語をシリア語に翻訳するためのパラレルコーパス
• Authors: Mohammad Amer Khalil, Raghad Nahas, Ahmad Nassar, Khloud Al Jallad,
• Abstract要約: シリア・アラビア手話(SyArSL)のデータセットは公開されていない。 我々はSyriSignについて紹介する。SyriSignは150の語彙記号からなる1500のビデオサンプルからなるデータセットで、SyriSignはテキストからSyArSLへの翻訳タスク用に設計されている。 この研究はシリアにおけるコミュニケーション障壁を減らすことを目的としており、ほとんどのニュースはアラビア語やアラビア語で書かれており、聴覚障害のコミュニティにはアクセスできないことが多い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sign language is the primary approach of communication for the Deaf and Hard-of-Hearing (DHH) community. While there are numerous benchmarks for high-resource sign languages, low-resource languages like Arabic remain underrepresented. Currently, there is no publicly available dataset for Syrian Arabic Sign Language (SyArSL). To overcome this gap, we introduce SyriSign, a dataset comprising 1500 video samples across 150 unique lexical signs, designed for text-to-SyArSL translation tasks. This work aims to reduce communication barriers in Syria, as most news are delivered in spoken or written Arabic, which is often inaccessible to the deaf community. We evaluated SyriSign using three deep learning architectures: MotionCLIP for semantic motion generation, T2M-GPT for text-conditioned motion synthesis, and SignCLIP for bilingual embedding alignment. Experimental results indicate that while generative approaches show strong potential for sign representation, the limited dataset size constrains generalization performance. We will release SyriSign publicly, hoping it serves as an initial benchmark.
• Abstract（参考訳）: 手話は、聴覚障害と難聴(DHH)コミュニティにおけるコミュニケーションの第一のアプローチである。 高リソースの手話のベンチマークは多数あるが、アラビア語のような低リソースの言語はいまだに不足している。 現在、シリア・アラビア手話(SyArSL)のデータセットは公開されていない。 このギャップを克服するために、SyriSignを紹介した。SyriSignは150のユニークな語彙記号からなる1500のビデオサンプルからなるデータセットで、テキストからSyArSL翻訳タスク用に設計されている。 この研究はシリアにおけるコミュニケーション障壁を減らすことを目的としており、ほとんどのニュースはアラビア語やアラビア語で書かれており、聴覚障害のコミュニティにはアクセスできないことが多い。 我々はSyriSignを3つのディープラーニングアーキテクチャを用いて評価した: MotionCLIP for semantic motion generation, T2M-GPT for text-conditioned motion synthesis, and SignCLIP for bilingual embedded alignment。 実験結果から、生成的アプローチは手話表現の強い可能性を示す一方で、限られたデータセットサイズは一般化性能を制約することが示された。 私たちはSyriSignを公開し、最初のベンチマークとして機能することを望んでいます。

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