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神经机器翻译将文本翻译成手语的方法

Dele Zhu, Vera Czehmann 以及 Eleftherios Avramidis
应用低资源机器翻译（MT）所共有的现有技术来将口语文本的MT改进为手语（SL）。在我们的实验中，我们通过（1）数据扩充、（2）半监督神经机器翻译（NMT）、（3）迁移学习和（4）多语言NMT来提高基于变换器的模型的性能。所提出的方法在两个包含注释的德国SL语料库上逐步实现。多语...
论文地址：https://aclanthology.org/2023.acl-long.700.pdf

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