Estudio del tipo de alineamiento en un sistema de traducción estadística de castellano a Lengua de Signos Española (LSE)

• Autores: Victor López Alvarez, R. San Segundo, Rubén Martín Clemente, J.M. Lucas, Roberto Barra-Chicote
• Localización: Procesamiento del lenguaje natural, ISSN 1135-5948, Nº. 45, 2010, págs. 207-214
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Analysis of the alignment configuration in a statistical translation system of Spanish into Spanish Sign Language (LSE)
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• Resumen
  • español

    La principal aportación de este artículo es el estudio del efecto que tiene el tipo de alineamiento en un sistema de traducción estadística de castellano a Lengua de Signos Española (LSE). El sistema de traducción utiliza un modelo de traducción basado en subfrases o secuencias de palabras. El artículo describe el ajuste de los parámetros de configuración de este sistema para el problema de traducción concreto (castellano-LSE), siendo la selección del tipo de alineamiento un aspecto crítico en los resultados de traducción obtenidos. La selección del tipo de alineamiento se define en el proceso de generación del modelo de traducción basado en palabras como paso previo a la generación del modelo de secuencias de palabras. La evaluación de la arquitectura se realiza con varias métricas: WER (tasa de error de palabras), BLEU (“BiLingual Evaluation Understudy”) y NIST. Finalmente, los resultados que se obtienen dan una tasa de error de 28,29%, consiguiendo una reducción relativa de más de un 35% en dicha tasa de error.

  • English

    The main aspect of this paper is the effect analysis of the alignment configuration in a statistical Spanish into Spanish Sign Language translation system. The translation system uses a phrase-based translation model. This paper describes the system configuration adapted for the specific translation problem (Spanish-LSE). In this configuration, the type of alignment is a critical aspect for the system performance. This alignment is used during the process of word-based translation model generation, preliminary step for generating the phrase-based translation model (finally used in translation). The translation system has been evaluated with several metrics: WER (Word Error Rate), BLEU (“BiLingual Evaluation Understudy”) and NIST. Finally, the results show a word error rate relative reduction of more than 35% obtaining a final 28.29% WER.