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자료유형
학술저널
저자정보
Thanh-Vu Dang (전남대학교) 김진영 (전남대학교) 유광현 (전남대학교) 김지용 (전남대학교) 박영환 (전남대학교) 이칠우 (전남대학교)
저널정보
한국스마트미디어학회 스마트미디어저널 스마트미디어저널 제12권 제1호
발행연도
2023.2
수록면
32 - 46 (15page)

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Natural Language Processing (NLP) has grown tremendously in recent years. Typically, bilingual, and multilingual translation models have been deployed widely in machine translation and gained vast attention from the research community. On the contrary, few studies have focused on translating between spoken and sign languages, especially non-English languages. Prior works on Sign Language Translation (SLT) have shown that a mid-level sign gloss representation enhances translation performance. Therefore, this study presents a new large-scale Korean sign language dataset, the Museum-Commentary Korean Sign Gloss (MCKSG) dataset, including 3828 pairs of Korean sentences and their corresponding sign glosses used in Museum-Commentary contexts. In addition, we propose a translation framework based on self-supervised learning, where the pretext task is a text-to-text from a Korean sentence to its back-translation versions, then the pre-trained network will be fine-tuned on the MCKSG dataset. Using self-supervised learning help to overcome the drawback of a shortage of sign language data. Through experimental results, our proposed model outperforms a baseline BERT model by 6.22%.
#Sign Language Production #Neural Machine Translation #Korean Corpus

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