Source Language Categorization for improving a Speech into Sign Language Translation System

Lopez Ludeña, Veronica; San Segundo Hernández, Rubén; Lebai Lutfi, Syaheerah Binti; Lucas Cuesta, Juan Manuel; Echeverry Correa, Julian David y Martínez González, Beatriz (2011). Source Language Categorization for improving a Speech into Sign Language Translation System. En: "2nd Workshop on Speech and Language Processing for Assistive Technologies", 30/07/2011 - 30/07/2011, Edimburgo, Escocia, UK. ISBN 978-1-937284-14-5. pp. 84-93.

Descripción

Título: Source Language Categorization for improving a Speech into Sign Language Translation System
Autor/es:
  • Lopez Ludeña, Veronica
  • San Segundo Hernández, Rubén
  • Lebai Lutfi, Syaheerah Binti
  • Lucas Cuesta, Juan Manuel
  • Echeverry Correa, Julian David
  • Martínez González, Beatriz
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: 2nd Workshop on Speech and Language Processing for Assistive Technologies
Fechas del Evento: 30/07/2011 - 30/07/2011
Lugar del Evento: Edimburgo, Escocia, UK
Título del Libro: Proceedings of the 2nd Workshop on Speech and Language Processing for Assistive Technologies
Fecha: 2011
ISBN: 978-1-937284-14-5
Materias:
Escuela: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Departamento: Ingeniería Electrónica
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

This paper describes a categorization module for improving the performance of a Spanish into Spanish Sign Language (LSE) translation system. This categorization module replaces Spanish words with associated tags. When implementing this module, several alternatives for dealing with non-relevant words have been studied. Non-relevant words are Spanish words not relevant in the translation process. The categorization module has been incorporated into a phrase-based system and a Statistical Finite State Transducer (SFST). The evaluation results reveal that the BLEU has increased from 69.11% to 78.79% for the phrase-based system and from 69.84% to 75.59% for the SFST.

Más información

ID de Registro: 13337
Identificador DC: http://oa.upm.es/13337/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:13337
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 28 Nov 2012 08:17
Ultima Modificación: 21 Abr 2016 12:38
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