Incorporación de información sintáctico-semántica en la traducción de voz a lengua de signos

Abstract

Este artículo presenta un conjunto de experimentos para evaluar la mejora obtenida cuando se incorpora información sintáctico-semántica en la traducción estadística de voz a lengua de signos. La traducción se realiza utilizando dos alternativas tecnológicas: la primera basada en modelos de subsecuencias de palabras y la segunda basada en traductores de estados finitos (“FST”). En cuanto a la evaluación de dichos resultados, se utilizan varias métricas, como WER (tasa de error de palabras), BLEU y NIST. Las pruebas realizadas incluyen experimentos con las frases de referencia en castellano y Lengua de Signos y con frases obtenidas del reconocedor de voz. Para evaluar la mejora obtenida se muestran los resultados con y sin información sintáctico-semántica. Los mejores resultados se obtuvieron con la solución de traductores de estados finitos con unas tasas de error de 26,06% para las frases de referencia y de 33,01% para las salidas del reconocedor cuando se incorpora información sintáctico-semántica.