Avaliação do uso de modelos de aprendizagem profunda na tradução automática de línguas de sinais

Avaliação do uso de modelos de aprendizagem profunda na tradução automática de línguas de sinais

Os modelos recentes de Tradução Automática Neural (Neural Machine Translation – NMT) podem ser aplicados a idiomas e domínios de poucos recursos sem limitações significativas. Vários estudos investigam se novas técnicas de NMT também podem ser generalizadas para diferentes contextos, considerando a...

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Main Authors: Renan Paiva Oliveira Costa, Diego Ramon Bezerra da Silva, Samuel de Moura Moreira, Daniel Faustino Lacerda de Souza, Rostand Edson Oliveira Costa, Tiago Maritan Ugulino de Araújo
Format: Article
Language:English
Published: Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Paraíba 2025-05-01
Series:Revista Principia
Subjects:
acessibilidade
língua de sinais
línguas de poucos recursos
tradução automática neural
transformers
Online Access:https://periodicos.ifpb.edu.br/index.php/principia/article/view/8053
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Summary:Os modelos recentes de Tradução Automática Neural (Neural Machine Translation – NMT) podem ser aplicados a idiomas e domínios de poucos recursos sem limitações significativas. Vários estudos investigam se novas técnicas de NMT também podem ser generalizadas para diferentes contextos, considerando a disponibilidade de dados e infraestrutura computacional. Nesse contexto, o objetivo principal deste estudo foi explorar métodos modernos de NMT e analisar a sua potencial aplicabilidade em cenários de poucos recursos, como os das línguas de sinais. Para uma melhor avaliação, foram adaptados e utilizados alguns modelos promissores identificados no componente de tradução automática da Suíte VLibras e os resultados foram comparados com aqueles fornecidos pela arquitetura LightConv atual, utilizando-se o mesmo corpus de treinamento e validação bilíngue Português-Libras, um dos maiores desse tipo disponíveis no mundo, constituído por mais de 70.000 frases geradas por linguistas. Os resultados indicam que a adoção de uma das duas arquiteturas de melhor desempenho – a Basic Transformer ou a ByT5 – ajudaria a melhorar a precisão e a qualidade da tradução da Suíte VLibras, com um aumento percentual de até 12,73% considerando a métrica BLEU.
ISSN:1517-0306
2447-9187

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