SyriSign: A Parallel Corpus for Arabic Text to Syrian Arabic Sign Language Translation
작성자
카테고리
Vide
저자
Mohammad Amer Khalil, Raghad Nahas, Ahmad Nassar, Khloud Al Jallad
💡 개요
본 논문은 시리아 수화(SyArSL)와 아랍어 텍스트 간 번역을 위한 최초의 공개 병렬 말뭉치인 SyriSign을 소개합니다. 150개의 고유 단어에 대한 1500개의 비디오 샘플로 구성된 이 데이터셋은 시리아 내 청각 장애인의 정보 접근성 격차를 해소하는 것을 목표로 합니다. MotionCLIP, T2M-GPT, SignCLIP과 같은 딥러닝 모델을 사용한 평가 결과, 생성 모델이 수어 표현에 잠재력을 보였으나 데이터셋 크기의 한계로 일반화 성능이 제한됨을 확인했습니다.
🔑 시사점 및 한계
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시리아 수화(SyArSL)와 아랍어 텍스트 간 번역을 위한 최초의 공개 병렬 말뭉치를 구축하여 관련 연구 및 응용 개발의 기반을 마련했습니다.
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딥러닝 기반의 생성 모델이 수어 표현에 잠재력을 가지고 있음을 실험적으로 보여주었습니다.
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데이터셋의 크기가 제한적이어서 모델의 일반화 성능에 한계가 있으며, 이는 향후 연구에서 더 큰 규모의 데이터셋 구축의 필요성을 시사합니다.
