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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| Format: | Article |
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| Published: |
Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Paraíba
2025-05-01
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| Series: | Revista Principia |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://periodicos.ifpb.edu.br/index.php/principia/article/view/8053 |
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| author | 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 |
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| description | 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. |
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| institution | Kabale University |
| issn | 1517-0306 2447-9187 |
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| publishDate | 2025-05-01 |
| publisher | Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Paraíba |
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| series | Revista Principia |
| spelling | doaj-art-69b093fbf7dc41eca47792f115512e2a2025-08-20T03:44:55ZengInstituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da ParaíbaRevista Principia1517-03062447-91872025-05-016210.18265/2447-9187a2022id80536301Avaliação do uso de modelos de aprendizagem profunda na tradução automática de línguas de sinaisRenan Paiva Oliveira Costa0https://orcid.org/0009-0000-3478-6978Diego Ramon Bezerra da Silva1https://orcid.org/0000-0002-1037-9953Samuel de Moura Moreira2https://orcid.org/0009-0007-9378-3612Daniel Faustino Lacerda de Souza3https://orcid.org/0000-0002-1662-8199Rostand Edson Oliveira Costa4https://orcid.org/0000-0003-2057-6536Tiago Maritan Ugulino de Araújo5https://orcid.org/0000-0002-5953-5435Universidade Federal da Paraíba (UFPB), João Pessoa, Paraíba,Universidade Federal da Paraíba (UFPB), João Pessoa, Paraíba,Universidade Federal da Paraíba (UFPB), João Pessoa, Paraíba,Universidade Federal da Paraíba (UFPB), João Pessoa, Paraíba,Universidade Federal da Paraíba (UFPB), João Pessoa, Paraíba,Universidade Federal da Paraíba (UFPB), João Pessoa, Paraíba,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.https://periodicos.ifpb.edu.br/index.php/principia/article/view/8053acessibilidadelíngua de sinaislínguas de poucos recursostradução automática neuraltransformers |
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