Verbalización de eventos de movimiento y localización en lengua de señas española

Synthetic Corpus Generation for Deep Learning-Based Translation of Spanish Sign Language

“…This work was improved in [ 62 ] by adding part-of-speech tags to the dataset. The trained models are also based on LSTM with attention, but the target dataset is iSignos [ 31 ]. It contains videos from 12 unique signers in several dialogue settings, featuring 2.7 k utterances, 16.5 k words and 7.5 k glosses.…”

“…Instead, results were achieved in specific areas and conditions in different sign languages, among which Spanish Sign Language (LSE, from Lengua de Signos Española) is still under study, making it a growing research field where much remains to be done. Moreover, gloss annotations in LSE are very few for machine translation, although there are several ongoing projects making progress, such as CORLSE (https://corpuslse.es, accessed on 20 February 2024) and iSignos [31].…”

Hacia un TreeBank de dependencias para la LSE

“…Conviene distinguir entre Obj(eto) y Obl(icuo), basándose en la diferente naturaleza de las entidades relacionadas (objetos o lugares) y no en la presencia o ausencia de un marcador relacional (adposición / caso) entre frase nominal y frase adverbial. Tratamos así como Obl todas las expresiones que se refieren a lugares de referencia en construcciones descriptivas de desplazamiento y localización (Cabeza y García-Miguel, 2018), como la que encontramos en el ejemplo 3 Nótese que el verbo descriptivo incorpora en forma de clasificadores de entidad la entidad localizada, en la mano derecha, y el lugar de referencia, en la mano izquierda, esto es, la persona y el árbol respectivamente. Pero la anotación de relaciones sintácticas de dependencia no la estamos aplicando a la relación entre elementos simultáneos sino solo secuenciales, en este caso la relación del verbo con los nombres que explicitan sus argumentos.…”