Avanzare nella traduzione della lingua dei segni con intuizioni contestuali
Un nuovo metodo migliora l'accuratezza della traduzione per la lingua dei segni usando informazioni contestuali.
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Indice
Tradurre la lingua dei segni in lingua parlata è un compito tosto. Le lingue dei segni hanno una grammatica e una struttura delle frasi diverse rispetto alle lingue parlate. Un metodo comune per addestrare i sistemi di traduzione è usare coppie di frasi in lingua dei segni e frasi in lingua parlata. Tuttavia, gli interpreti umani spesso si basano sul contesto per capire il messaggio che viene comunicato. Questo è particolarmente vero per la lingua dei segni, dove il vocabolario è spesso più piccolo rispetto a quello delle lingue parlate.
Quindi, per imitare il modo in cui gli esseri umani traducono, è stato sviluppato un nuovo approccio. Questo metodo utilizza un sistema specializzato che presta attenzione al contesto, proprio come farebbe una persona. Il sistema tiene conto delle informazioni dai segni precedenti e delle previsioni per chiarire eventuali visualizzazioni poco chiare.
Traduzione della Lingua dei Segni
Le lingue dei segni sono le forme principali di comunicazione per le comunità sorde. Hanno un loro set di regole grammaticali e vocabolario, proprio come qualsiasi lingua parlata. Tradurre tra lingue dei segni e lingue parlate richiede di comprendere queste differenze. Il Riconoscimento della Lingua dei Segni si concentra sull'identificazione dei segni in un video. Al contrario, la Traduzione della Lingua dei Segni mira a convertire frasi segnate in lingua parlata.
Tradurre le lingue dei segni automaticamente presenta diverse sfide. Prima di tutto, le lingue dei segni hanno le loro regole grammaticali; non si traducono semplicemente parola per parola. In secondo luogo, le lingue dei segni utilizzano più canali di comunicazione, come i movimenti delle mani, le espressioni facciali e la postura del corpo. Questi elementi possono cambiare significato a seconda del contesto. Ad esempio, il modo in cui firmi "dare" può cambiare a seconda di cosa stai dando.
Gli esseri umani usano il contesto per interpretare i messaggi. Ad esempio, nella lingua parlata, parole simili possono confondere qualcuno, ma il contesto li aiuta a capire il significato. Purtroppo, i precedenti sforzi nella traduzione della lingua dei segni spesso ignoravano il contesto. Molti dataset sistemano le frasi in modo casuale, rimuovendo qualsiasi possibilità di utilizzare contesti precedenti per la traduzione.
Approccio Proposto
Questo studio introduce un nuovo sistema di traduzione che incorpora il contesto. Il sistema combina indizi visivi deboli da video con forti informazioni contestuali. Utilizza tre diversi tipi di input per raggiungere questo obiettivo:
- Video Encoder: Raccoglie informazioni visive e di movimento dai fotogrammi video.
- Spotting Encoder: Identifica i segni nel video.
- Context Encoder: Cattura informazioni dai segni precedenti.
Tutti questi input alimentano un decoder finale che produce frasi in lingua parlata.
Valutazione del Sistema
Il nuovo sistema di traduzione è stato testato su un ampio dataset chiamato BOBSL, che include 1,2 milioni di frasi segnate, e un altro dataset di una sfida di traduzione. Il nuovo approccio ha mostrato miglioramenti significativi rispetto ai metodi precedenti, quasi raddoppiando i punteggi di prestazione quando si utilizza il contesto.
I sistemi precedenti avevano difficoltà a tradurre le lingue dei segni perché spesso mancavano di dati sufficienti. Il primo dataset pubblico per la traduzione della lingua dei segni è stato rilasciato nel 2018 e conteneva solo 8.000 frasi. Al contrario, i dataset per le lingue parlate spesso hanno milioni di coppie di frasi, rendendo la traduzione automatica molto più facile.
Nonostante i miglioramenti nel riconoscimento della lingua dei segni, la traduzione è ancora un campo in sviluppo. Molti sistemi sono stati sviluppati per tradurre video segnati in frasi parlate, ma molti di questi approcci non utilizzano il contesto in modo efficace.
Riconoscimento della Lingua dei Segni
Negli anni, c'è stata molta ricerca nel riconoscere le lingue dei segni. I progressi nella tecnologia hanno portato a modelli migliori, rendendo il riconoscimento più preciso. Il riconoscimento della lingua dei segni può essere suddiviso in due aree: segni isolati e segni continui.
I segni isolati consistono in video contenenti solo un segno, mentre i segni continui implicano sequenze di più segni. Con il miglioramento della tecnologia, sono emersi sistemi per riconoscere e tradurre segni continui. Tuttavia, la sfida sta nell'allineare le sequenze video con i segni che rappresentano.
Alcuni ricercatori hanno utilizzato vari tipi di input per migliorare il riconoscimento, inclusi le immagini di profondità e la storia del movimento. Altri hanno sviluppato approcci che si concentrano su più segnali visivi, migliorando la capacità di distinguere tra segni simili.
Il Ruolo del Contesto
Nella traduzione della lingua dei segni, la mancanza di contesto è stata una barriera importante. Gli interpreti umani usano naturalmente il contesto per interpretare il significato. Tuttavia, molti sistemi di traduzione hanno trascurato questo aspetto, solitamente concentrandosi sulla traduzione di singole frasi senza considerare il contenuto precedente.
I dataset utilizzati per addestrare i sistemi di traduzione spesso mescolano le frasi, rendendo difficile per i modelli afferrare il significato attraverso il contesto. Questo è particolarmente problematico quando si traducono frasi segnate, poiché il significato può cambiare drasticamente a seconda dei segni precedenti.
Il nuovo approccio mira a colmare questo divario utilizzando informazioni contestuali per migliorare la qualità della traduzione. Combinando dati video, informazioni di spotting e contesto precedente, il processo di traduzione diventa molto più efficace.
Dataset Utilizzati
I dataset utilizzati in questo studio sono fondamentali per valutare le prestazioni del sistema di traduzione. Il dataset BOBSL è uno dei più grandi disponibili, contenente una ricchezza di dati sulla lingua dei segni. Include una vasta gamma di argomenti e contesti, consentendo un addestramento più versatile.
D'altra parte, il dataset SRF, parte di una sfida di traduzione, offre segmenti di notizie quotidiane in lingua dei segni. Questa diversità è cruciale poiché aiuta il modello a imparare da diversi contesti e migliorare la sua precisione.
La maggior parte dei dataset sulla lingua dei segni consiste in brevi segmenti video abbinati a lingua parlata. Tuttavia, molti di questi dataset non mantengono l'ordine originale delle frasi, il che può influire gravemente sulle prestazioni della traduzione. Il dataset BOBSL aiuta a superare questa sfida, poiché consente al modello di utilizzare il contesto durante la generazione delle traduzioni.
Progettazione del Sistema
Il nuovo sistema di traduzione è composto da più strati che lo aiutano ad apprendere in modo efficiente. Prima di tutto, gli input da video e lingua vengono trasformati in una forma adatta per il modello da comprendere. Il modello utilizza quindi strati per analizzare e combinare queste informazioni.
Il sistema inizia con strati di embedding che convertono video e lingua parlata in un formato denso. Questo aiuta il modello a elaborare i dati in modo più efficace. Successivamente, diversi strati di codifica vengono utilizzati per catturare le caratteristiche video, lo spotting dei segni e il contesto. Questa separazione consente di analizzare ciascun tipo di informazione in modo appropriato.
Infine, tutti questi dati vengono alimentati in uno strato di decodifica per generare frasi in lingua parlata. Il sistema è addestrato per allineare la sua uscita con la lingua parlata reale, migliorando gradualmente le sue prestazioni nel tempo.
Risultati Sperimentali
Gli esperimenti condotti mostrano che combinare il contesto con dati video e di spotting porta a miglioramenti notevoli nella qualità della traduzione. Gli esperimenti iniziali utilizzando solo input video hanno portato a una minore precisione rispetto a quando sono state incluse le informazioni contestuali.
Integrando il contesto delle frasi precedenti, il sistema risulta migliore nella generazione di lingua parlata. Il modello supera i benchmark precedenti, raggiungendo punteggi BLEU più elevati, che indicano una migliore qualità di traduzione.
Inoltre, l'analisi qualitativa rivela che il nuovo sistema può catturare meglio il significato dietro ai segni. Anche se nessuna traduzione è perfetta, l'uso del contesto aiuta significativamente a trasmettere il vero significato di una frase.
Conclusione
Questo studio dimostra che includere il contesto nei sistemi di traduzione della lingua dei segni migliora notevolmente la qualità della traduzione. L'uso di un'architettura multimodale che combina diversi tipi di informazioni porta a risultati all'avanguardia su grandi dataset.
Migliorare il processo di traduzione non solo beneficia l'accuratezza, ma apre anche la strada per ulteriori progressi nella comprensione delle lingue dei segni. I risultati suggeriscono che il lavoro futuro potrebbe esplorare ulteriormente l'importanza del contesto, soprattutto in situazioni in cui segni simili potrebbero portare a confusione.
Avanzando nel modo in cui le macchine gestiscono la traduzione della lingua dei segni, possiamo lavorare per abbattere le barriere per le comunità sorde e creare strumenti di comunicazione più inclusivi.
Titolo: Is context all you need? Scaling Neural Sign Language Translation to Large Domains of Discourse
Estratto: Sign Language Translation (SLT) is a challenging task that aims to generate spoken language sentences from sign language videos, both of which have different grammar and word/gloss order. From a Neural Machine Translation (NMT) perspective, the straightforward way of training translation models is to use sign language phrase-spoken language sentence pairs. However, human interpreters heavily rely on the context to understand the conveyed information, especially for sign language interpretation, where the vocabulary size may be significantly smaller than their spoken language equivalent. Taking direct inspiration from how humans translate, we propose a novel multi-modal transformer architecture that tackles the translation task in a context-aware manner, as a human would. We use the context from previous sequences and confident predictions to disambiguate weaker visual cues. To achieve this we use complementary transformer encoders, namely: (1) A Video Encoder, that captures the low-level video features at the frame-level, (2) A Spotting Encoder, that models the recognized sign glosses in the video, and (3) A Context Encoder, which captures the context of the preceding sign sequences. We combine the information coming from these encoders in a final transformer decoder to generate spoken language translations. We evaluate our approach on the recently published large-scale BOBSL dataset, which contains ~1.2M sequences, and on the SRF dataset, which was part of the WMT-SLT 2022 challenge. We report significant improvements on state-of-the-art translation performance using contextual information, nearly doubling the reported BLEU-4 scores of baseline approaches.
Autori: Ozge Mercanoglu Sincan, Necati Cihan Camgoz, Richard Bowden
Ultimo aggiornamento: 2023-08-18 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2308.09622
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2308.09622
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.