GLoT：一种用于高效手语翻译的门控对数变换器
计算与语言
2025-02-19 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
机器翻译在减少语言障碍方面发挥了关键作用，但其在手语机器翻译（SLMT）中的适配尚未得到充分探索。SLMT的现有工作大多使用Transformer神经网络，但由于手语的动态特性，其性能较低。本文提出了一种新型门控对数变换器（GLoT），将手语作为时间序列数据来捕捉其长期时间依赖。我们对手语-音标-文本翻译中的GLoT与变换器和变换器融合模型进行了全面评估。结果表明，GLoT在所有指标上持续优于其他模型。这些发现强调了其在解决聋人和听障人士面临的沟通挑战方面的潜力。
引用
@article{arxiv.2502.12223,
title = {GLoT: A Novel Gated-Logarithmic Transformer for Efficient Sign Language Translation},
author = {Nada Shahin and Leila Ismail},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.12223},
year = {2025}
}