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大規模言語モデルは手話翻訳に優れている


コアコンセプト
大規模言語モデルを活用することで、手話動画を言語的に表現し、高精度な手話翻訳を実現できる。
抽象
本論文は、大規模言語モデル(LLM)を用いて手話動画を効果的に翻訳する新しい手法「SignLLM」を提案している。 まず、VQ-Signモジュールを用いて手話動画を離散的な文字レベルの手話トークンに変換する。次に、Codebook Reconstruction and Alignment (CRA)モジュールを使って、これらの文字レベルトークンを単語レベルの手話トークンに再構成する。これにより、手話表現に言語的な階層構造を持たせ、LLMが理解しやすい形式に変換する。 最後に、変換された手話表現をLLMに入力し、所望の言語への翻訳を行う。 実験の結果、提案手法は既存の手話翻訳手法を大きく上回る性能を示した。
統計
手話動画を文字レベルのトークンに変換することで、言語的な離散性を持たせることができる。 文字レベルトークンを単語レベルトークンに再構成することで、言語的な階層構造を持たせることができる。 手話表現とテキストトークンの分布を近づけることで、LLMの理解を促進できる。
引用
"LLMsは、大規模な多言語テキストコーパスを学習することで、豊富な意味理解と強力な言語能力を持つ。" "手話動画を言語的な表現に変換することで、LLMの強力な翻訳能力を活用できる。"

から抽出された主要な洞察

by Jia Gong,Lin... arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.00925.pdf
LLMs are Good Sign Language Translators

より深い問い合わせ

手話以外の視覚的な言語(例えば、身振り手振りなど)にもSignLLMのアプローチは適用できるだろうか。

SignLLMの手法は、手話に限らず他の視覚的な言語にも適用可能です。身振り手振りなどの視覚的な言語も、同様にビデオや画像として捉えることができます。SignLLMのアプローチは、ビデオや画像を言語様の表現に変換し、LLMを用いて翻訳することで、他の視覚的な言語にも適用できる可能性があります。このようなアプローチは、視覚的な言語をより理解しやすくし、翻訳やコミュニケーションの手段として活用できるでしょう。

手話の手法は、音声言語の翻訳にも応用できるだろうか。例えば、低資源言語の音声翻訳などに活用できるかもしれない。

SignLLMの手法は、音声言語の翻訳にも応用可能です。特に、低資源言語の音声翻訳などに活用することができる可能性があります。SignLLMは、ビデオや画像を言語様の表現に変換し、LLMを用いて翻訳する手法であり、これは音声言語にも適用できます。例えば、音声言語の翻訳においても、ビデオや画像から言語様の表現を生成し、LLMを用いて翻訳することで、低資源言語の音声翻訳などにおいて有用な手法となる可能性があります。

SignLLMの手法は、人工知能システムと聴覚障害者のコミュニケーションを促進するためにも活用できるかもしれない。

SignLLMの手法は、人工知能システムと聴覚障害者のコミュニケーションを促進するためにも活用できる可能性があります。手話や視覚的な言語を翻訳し、音声言語に変換することで、聴覚障害者とのコミュニケーションを支援することができます。SignLLMを活用することで、聴覚障害者とのコミュニケーションを円滑にし、情報のアクセスや理解を支援することができるでしょう。このような技術の進歩は、聴覚障害者の生活の質を向上させる一助となるかもしれません。
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