Hittills har de icke-manuella delarna av undertecknade uttalanden sällan beaktats i automatisk teckenspråksöversättning. Dessa komponenter kan dock ge viktig språklig information. I detta dokument presenteras ett arbete som överbryggar klyftan mellan utdata från ett översättningssystem för teckenspråk och inmatningen av ett animeringssystem för teckenspråk genom att integrera icke-manuell information i den slutliga utdatan för översättningssystemet. Mer exakt, generering av icke-manuell information schemaläggs efter maskinen översättning steg och behandlas som en sekvens klassificering uppgift. Även om sekvensklassificering har använts för att lösa automatisk språkbehandling, anser vi att detta är det första arbetet med att tillämpa den på generering av icke-manuell information på teckenspråk. Alla våra experimentella tillvägagångssätt överträffade lägre baslinje tillvägagångssätt, bestående av unigram eller bigram modeller av icke-manuella funktioner.
Även om icke-manuell information inte har inkluderats i de flesta tidigare system, föreslog Ebling & Huenerfauth REF en sekvensklassificering baserad modell för att schemalägga automatisk generering av icke-manuella funktioner efter kärnan maskinöversättning steg.
Bridging the gap between sign language machine translation and sign language animation using sequence classification
{'venue': 'SLPAT@Interspeech', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}