Avanzando la traduzione della lingua dei segni con nuove tecniche

Tradurre la lingua dei segni da video a testo parlato è tosto. Questa difficoltà nasce dalle differenze in grammatica, espressioni e come le persone si muovono visivamente. Ogni parlante può sembrare diverso, e il contesto può cambiare il modo in cui i segni sono mostrati. Per aiutare, si usano annotazioni gloss nei video. Questi gloss fungono da guida durante la traduzione. Questo articolo parla di un nuovo modo per migliorare questo processo di traduzione.

#Il Processo di Traduzione

Il processo di traduzione ha due fasi: Sign2Gloss e Gloss2Text. Nella prima fase, Sign2Gloss, si fanno annotazioni gloss dal video. Questo collega come qualcuno muove le mani con quello che intende. Poi, nella fase Gloss2Text, questi gloss vengono trasformati in linguaggio parlato. Anche se le annotazioni gloss aiutano, hanno i loro limiti. Tuttavia, l'emergere di modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) e altre tecnologie recenti ha aperto nuovi modi per migliorare le traduzioni.

#Nuovi Metodi

Vogliamo usare modelli di linguaggio di grandi dimensioni che sono stati addestrati su un sacco di dati testuali vari. Combiniamo questo con nuove tecniche per il label smoothing e modi per creare più dati di addestramento. Insieme, questi aiutano a rendere la fase Gloss2Text più efficace.

Alcune tecniche recenti hanno provato a fare fine-tuning su modelli interi. Tuttavia, visto che questi modelli possono avere milioni di parametri, il solo fine-tuning può portare a problemi come l'overfitting. Per affrontare questo, suggeriamo un nuovo metodo chiamato Low-Rank Adaptation (LoRA). Questo ci consente di usare modelli più grandi senza affrontare l'overfitting. Inoltre, applichiamo tecniche come la back-translation per creare un set di addestramento più diversificato.

Riconoscendo che i gloss possono avere significati simili in forme diverse, introduciamo anche una tecnica di label smoothing. Questo significa che quando il modello fa previsioni che sono vicine nel significato, vengono penalizzate meno.

#Contributi

Il nostro lavoro include:

• Creare tecniche di data augmentation specificamente per la traduzione dei gloss.
• Sviluppare una nuova tecnica di label smoothing mirata alle sfide uniche della traduzione dei gloss.
• Ottenere risultati all'avanguardia nella traduzione dei gloss e condurre studi dettagliati sui nostri metodi.

#Lavori Correlati

Per addestrare la maggior parte dei modelli di traduzione automatica, è necessario un grande volume di dati abbinati. Sfortunatamente, i dataset della lingua dei segni sono molto più piccoli. Ad esempio, il dataset PHOENIX-2014T ha un numero limitato di coppie gloss-testo. Usare modelli di linguaggio pre-addestrati può aiutare a superare alcune di queste sfide nella traduzione.

Molti ricercatori hanno esaminato il fine-tuning di modelli di linguaggio di grandi dimensioni per questo compito di traduzione. I metodi comuni coinvolgono l'addestramento di questi modelli su dataset che abbinano gloss della lingua dei segni con i loro corrispondenti testuali. Alcuni hanno persino cercato modi per tradurre direttamente dall'input visivo a parole parlate senza supervisione gloss.

Si è anche esplorata la data augmentation per affrontare il problema dei dati limitati. Un metodo è la back translation, in cui un modello è addestrato a passare tra linguaggio parlato e gloss. Altre tecniche coinvolgono l'uso di diverse fonti testuali per migliorare l'addestramento del modello.

#Metodo Proposto

Il nostro metodo punta a migliorare il processo di traduzione dei gloss sfruttando varie tecniche di miglioramento dei dati. Proponiamo anche una tecnica unica di label smoothing che si adatta meglio al contesto della lingua dei segni.

#Tecniche di Data Augmentation

Per migliorare come il nostro modello traduce, esploriamo due tecniche principali. Una consiste nel tradurre la frase parlata originale in un'altra lingua e poi riportarla indietro. Questo ci aiuta a generare variazioni mantenendo intatto il significato originale. La seconda tecnica, la back translation, implica la creazione di gloss sintetici passando da coppie gloss-parlato a coppie parlato-gloss. Se il gloss generato differisce dall'originale, questo viene aggiunto al set di addestramento.

#Label Smoothing Consapevole Semantica

Nel label smoothing standard, le etichette vengono mescolate con una distribuzione uniforme, il che può portare a problemi. Il nostro approccio è diverso. Ci concentriamo sulle parole nel vocabolario target e calcoliamo le loro somiglianze. Questo assicura che le parole simili siano trattate meglio rispetto a parole non correlate. Permette al modello di ammorbidire le etichette in un modo che riflette meglio i loro significati.

#Addestramento e Ottimizzazione

Usiamo il modello di linguaggio di grandi dimensioni NLLB-200 che supporta più lingue. Per l'addestramento, abbiamo impostato una configurazione speciale per garantire che il nostro modello si adatti bene al compito. Applicando l'approccio LoRA, riusciamo a fare fine-tuning del nostro modello senza necessitare di un addestramento esteso sui parametri.

Il processo di addestramento comporta l'ottimizzazione del modello mantenendo prestazioni di alta qualità. Confrontiamo il nostro modello con diversi benchmark e scopriamo che si comporta costantemente meglio usando meno parametri.

#Risultati e Analisi

I nostri esperimenti mostrano che il nostro nuovo metodo di label smoothing migliora significativamente la qualità della traduzione. Rispetto al nostro modello rispetto ai metodi all'avanguardia precedenti, abbiamo trovato che il nostro produce frasi più corte e più accurate.

Abbiamo anche esaminato quanto bene il nostro modello prevedeva parole in base alla loro frequenza. Il nostro approccio ha funzionato meglio in quasi tutti i gruppi di frequenza. Tuttavia, ha avuto alcune difficoltà con frasi più lunghe, influenzate da altri modelli che generano output più lunghi.

#Sfide e Direzioni Future

Anche se i gloss aiutano, non possono catturare ogni dettaglio della lingua dei segni. Elementi come espressioni facciali e gesti specifici al contesto vengono spesso persi. Inoltre, i dataset utilizzati hanno spesso vocabolari molto specifici che potrebbero non rappresentare il linguaggio quotidiano della comunità sorda. Questo limita quanto bene i sistemi di traduzione possono essere applicati in scenari reali.

In futuro, dobbiamo sviluppare dataset più completi che includano un'ampia gamma di espressioni e contesti. Abbiamo anche bisogno di nuovi modi per valutare quanto siano efficaci i nostri sistemi di traduzione in situazioni reali.

#Conclusione

Questo lavoro mostra un nuovo approccio alla traduzione della lingua dei segni usando modelli di linguaggio di grandi dimensioni e tecniche innovative. Concentrandoci sulla data augmentation e sul label smoothing, abbiamo creato un metodo che migliora significativamente la qualità delle traduzioni. Questa ricerca non solo apre porte per una migliore traduzione della lingua dei segni ma stabilisce anche le basi per lavori futuri nel campo.