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クルドの聴覚障害者コミュニティのためのコミュニケーションの進展

新しいシステムがクルド語の文章をKuSLに翻訳して、アクセスしやすくしてるよ。

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クルド語でのコミュニケーシクルド語でのコミュニケーションの架け橋ニケーションを助ける。新しいシステムがクルド地域で聾者のコミュ
目次

クルド手話(KuSL)は、クルド地域の聾者コミュニティの主なコミュニケーション手段だよ。この手話は独自の文法や語彙を持っていて、話すクルド語とは別の完全に発達した言語なんだ。だから、話すクルド語をKuSLに訳すのは簡単じゃないんだ。それぞれの言語の独自の構造を尊重するために特別な配慮が必要なんだ。

私たちのプロジェクトの目標は、アニメーションアバターを使って書かれたクルド語を自動的にKuSLに翻訳するシステムを作ることだよ。この技術が聾者コミュニティのコミュニケーションのギャップを埋める手助けをして、情報や教育へのアクセスを向上させると信じているんだ。

平行コーパスの必要性

目標達成のためには、翻訳システムを訓練するためのテキストソースが必要だったんだ。そこで平行コーパスが登場するんだ。平行コーパスは、2つの言語のテキストを文ごとに揃えたコレクションで、翻訳システムが一つの言語の文が別の言語の文にどう対応するかを学ぶのに役立つんだ。

私たちは、話すクルド語とKuSLの間の最初の平行コーパスを開発したよ。このコーパスを使って、自動翻訳プロセスを促進するために統計的機械翻訳(SMT)エンジンを訓練したんだ。結果として、私たちのシステムはテキスト翻訳の精度が53.8%だったんだ。これはこの分野の以前の試みと比べて期待できる結果だよ。

手話の特徴

手話は視覚的なコミュニケーションの形で、音ではなくジェスチャー、ボディーランゲージ、表情に頼っているんだ。だから手話の解釈や翻訳は話す言語とは違ってくるんだ。さらに、手話には標準化された書き方がないから、翻訳プロセスが複雑になることもあるんだ。

これらの課題に対処するために、私たちはグロスやノーテーションを使ったんだ。グロスはサインの意味を捉えるために使い、ノーテーションはジェスチャーを構造化された形で書き表す方法なんだ。

平行コーパス作成のプロセス

平行コーパスを作るためにはいくつかのステップがあったよ。まず、学校で使われるクルド教科書のテキストから成るクルド教科書コーパス(KTC)を使ったんだ。このコーパスを詩や短編小説など、より広範囲なテキストを含むように拡張したんだ。

次に、聾者の方々と協力して、クルド教科書の文をKuSLに翻訳したんだ。彼らは貴重な洞察を提供してくれて、それぞれの文に適切なサインを提案してくれたから、翻訳が文化的かつ文脈的に関連性があることを保証できたんだ。

十分な数の文を集めたら、クルド語の文と対応するKuSLのグロスを揃えたんだ。これで、翻訳システムを訓練するための構造的なデータセットを作成できたんだ。

翻訳システムの開発

翻訳プロセスを行うために、Mosesという統計的機械翻訳エンジンを使ったよ。Mosesはさまざまな翻訳作業に広く使われているオープンソースのツールなんだ。これを使って、話す文と手話の文の関係を効率的に分析できたんだ。

翻訳したKuSLのグロスをアニメーション化するために、それぞれのグロスに対してHamNoSys表記を準備したんだ。HamNoSysは手話を視覚的に表記するシステムなんだ。聾者の方々が文をサインする動画を使って、アバターが再生中に使えるサインのデータベースを作成したよ。

聾者コミュニティからのフィードバック収集

翻訳システムをターゲットオーディエンスである聾者コミュニティでテストするのが重要だったんだ。私たちは評価プロセスに聾者の方々を巻き込んで、アバターのサイン翻訳がどれだけ理解されているかを評価したんだ。

フィードバックセッションでは、アバターがさまざまな文をサインするのを見せて、参加者からの理解度についての反応を集めたよ。このフィードバックは私たちのシステムを改善するために不可欠だったんだ。

結果の概要

テストの結果、参加者は翻訳システムが出したほとんどの文を理解していたよ。結果は、訓練セットからの文が最も理解しやすかった一方で、新しい文にはいくつかの課題があったことを示しているんだ。

全体として、フィードバックからはシステムは効果的だったけど、精度を向上させるためにもっと広範な訓練データが必要だということが示唆されたんだ。今後の取り組みでは、平行コーパスをより幅広い文脈や文の構造を含むように拡張することになるよ。

手話翻訳における技術の役割

話す言語と手話の間を正確に翻訳できる技術の開発は、聾者の生活に大きな影響を与える可能性があるんだ。情報や教育へのアクセスを向上させることで、社会におけるより大きな包摂を促進することができるんだ。

私たちの作業は、クルド聾者コミュニティのこのニーズに応える重要な第一歩を表しているよ。平行コーパスを一般に公開することで、この分野でのさらなる研究と開発を促進したいと思っているんだ。

感謝の意

このプロジェクトでの貴重な支援をしてくれた聾者コミュニティに感謝の意を表したいよ。彼らの参加と洞察が翻訳システムの形成に大きな役割を果たしたんだ。また、プロセス全体を通じて私たちをサポートしてくれた通訳者や研究者の努力にも感謝しているよ。

今後の方向性

今後は初期の作業をもとに、平行コーパスを拡張していく予定だよ。これには、より多くの文やフレーズをさまざまな文脈から集めて、翻訳の精度を向上させることが含まれるんだ。

さらに、聾者コミュニティからの継続的なフィードバックは、私たちの進歩にとって基本的なものになるだろう。彼らのフィードバックに基づいて翻訳システムを改良し、特定のコミュニケーションニーズに応えるものにすることを約束するよ。

結論として、クルド手話と話すクルド語の平行コーパスの作成は、聾者をサポートするツールの開発における重要なマイルストーンを示しているんだ。この分野での今後の進展と、それが聾者コミュニティの生活に与えるポジティブな影響を楽しみにしているよ。

オリジナルソース

タイトル: The First Parallel Corpora for Kurdish Sign Language

概要: Kurdish Sign Language (KuSL) is the natural language of the Kurdish Deaf people. We work on automatic translation between spoken Kurdish and KuSL. Sign languages evolve rapidly and follow grammatical rules that differ from spoken languages. Consequently,those differences should be considered during any translation. We proposed an avatar-based automatic translation of Kurdish texts in the Sorani (Central Kurdish) dialect into the Kurdish Sign language. We developed the first parallel corpora for that pair that we use to train a Statistical Machine Translation (SMT) engine. We tested the outcome understandability and evaluated it using the Bilingual Evaluation Understudy (BLEU). Results showed 53.8% accuracy. Compared to the previous experiments in the field, the result is considerably high. We suspect the reason to be the similarity between the structure of the two pairs. We plan to make the resources publicly available under CC BY-NC-SA 4.0 license on the Kurdish-BLARK (https://kurdishblark.github.io/).

著者: Zina Kamal, Hossein Hassani

最終更新: 2023-05-11 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2305.06747

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2305.06747

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。

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