A Study on Techniques and Challenges in Sign Language Translation

Sign Language Translation (SLT) plays a pivotal role in enabling effective communication for the Deaf and Hard of Hearing (DHH) community. This review delves into the state-of-the-art techniques and methodologies in SLT, focusing on its significance, challenges, and recent advancements. The review provides a comprehensive analysis of various SLT approaches, ranging from rule-based systems to deep learning models, highlighting their strengths and limitations. Datasets specifically tailored for SLT research are explored, shedding light on the diversity and complexity of Sign Languages across the globe. The review also addresses critical issues in SLT, such as the expressiveness of generated signs, facial expressions, and non-manual signals. Furthermore, it discusses the integration of SLT into assistive technologies and educational tools, emphasizing the transformative potential in enhancing accessibility and inclusivity. Finally, the review outlines future directions, including the incorporation of multimodal inputs and the imperative need for co-creation with the Deaf community, paving the way for more accurate, expressive, and culturally sensitive Sign Language Generation systems

Ontology Localization

Nuestra meta principal en esta tesis es proponer una solución para construir una ontología multilingüe, a través de la localización automática de una ontología. La noción de localización viene del área de Desarrollo de Software que hace referencia a la adaptación de un producto de software a un ambiente no nativo. En la Ingeniería Ontológica, la localización de ontologías podría ser considerada como un subtipo de la localización de software en el cual el producto es un modelo compartido de un dominio particular, por ejemplo, una ontología, a ser usada por una cierta aplicación. En concreto, nuestro trabajo introduce una nueva propuesta para el problema de multilingüismo, describiendo los métodos, técnicas y herramientas para la localización de recursos ontológicos y cómo el multilingüismo puede ser representado en las ontologías. No es la meta de este trabajo apoyar una única propuesta para la localización de ontologías, sino más bien mostrar la variedad de métodos y técnicas que pueden ser readaptadas de otras áreas de conocimiento para reducir el costo y esfuerzo que significa enriquecer una ontología con información multilingüe. Estamos convencidos de que no hay un único método para la localización de ontologías. Sin embargo, nos concentramos en soluciones automáticas para la localización de estos recursos. La propuesta presentada en esta tesis provee una cobertura global de la actividad de localización para los profesionales ontológicos. En particular, este trabajo ofrece una explicación formal de nuestro proceso general de localización, definiendo las entradas, salidas, y los principales pasos identificados. Además, en la propuesta consideramos algunas dimensiones para localizar una ontología. Estas dimensiones nos permiten establecer una clasificación de técnicas de traducción basadas en métodos tomados de la disciplina de traducción por máquina. Para facilitar el análisis de estas técnicas de traducción, introducimos una estructura de evaluación que cubre sus aspectos principales. Finalmente, ofrecemos una vista intuitiva de todo el ciclo de vida de la localización de ontologías y esbozamos nuestro acercamiento para la definición de una arquitectura de sistema que soporte esta actividad. El modelo propuesto comprende los componentes del sistema, las propiedades visibles de esos componentes, las relaciones entre ellos, y provee además, una base desde la cual sistemas de localización de ontologías pueden ser desarrollados. Las principales contribuciones de este trabajo se resumen como sigue: - Una caracterización y definición de los problemas de localización de ontologías, basado en problemas encontrados en áreas relacionadas. La caracterización propuesta tiene en cuenta tres problemas diferentes de la localización: traducción, gestión de la información, y representación de la información multilingüe. - Una metodología prescriptiva para soportar la actividad de localización de ontologías, basada en las metodologías de localización usadas en Ingeniería del Software e Ingeniería del Conocimiento, tan general como es posible, tal que ésta pueda cubrir un amplio rango de escenarios. - Una clasificación de las técnicas de localización de ontologías, que puede servir para comparar (analíticamente) diferentes sistemas de localización de ontologías, así como también para diseñar nuevos sistemas, tomando ventaja de las soluciones del estado del arte. - Un método integrado para construir sistemas de localización de ontologías en un entorno distribuido y colaborativo, que tenga en cuenta los métodos y técnicas más apropiadas, dependiendo de: i) el dominio de la ontología a ser localizada, y ii) la cantidad de información lingüística requerida para la ontología final. - Un componente modular para soportar el almacenamiento de la información multilingüe asociada a cada término de la ontología. Nuestra propuesta sigue la tendencia actual en la integración de la información multilingüe en las ontologías que sugiere que el conocimiento de la ontología y la información lingüística (multilingüe) estén separados y sean independientes. - Un modelo basado en flujos de trabajo colaborativos para la representación del proceso normalmente seguido en diferentes organizaciones, para coordinar la actividad de localización en diferentes lenguajes naturales. - Una infraestructura integrada implementada dentro del NeOn Toolkit por medio de un conjunto de plug-ins y extensiones que soporten el proceso colaborativo de localización de ontologías

Sentence Simplification for Text Processing

A thesis submitted in partial fulfilment of the requirement of the University of Wolverhampton for the degree of Doctor of Philosophy.Propositional density and syntactic complexity are two features of sentences which affect the ability of humans and machines to process them effectively. In this thesis, I present a new approach to automatic sentence simplification which processes sentences containing compound clauses and complex noun phrases (NPs) and converts them into sequences of simple sentences which contain fewer of these constituents and have reduced per sentence propositional density and syntactic complexity. My overall approach is iterative and relies on both machine learning and handcrafted rules. It implements a small set of sentence transformation schemes, each of which takes one sentence containing compound clauses or complex NPs and converts it one or two simplified sentences containing fewer of these constituents (Chapter 5). The iterative algorithm applies the schemes repeatedly and is able to simplify sentences which contain arbitrary numbers of compound clauses and complex NPs. The transformation schemes rely on automatic detection of these constituents, which may take a variety of forms in input sentences. In the thesis, I present two new shallow syntactic analysis methods which facilitate the detection process. The first of these identifies various explicit signs of syntactic complexity in input sentences and classifies them according to their specific syntactic linking and bounding functions. I present the annotated resources used to train and evaluate this sign tagger (Chapter 2) and the machine learning method used to implement it (Chapter 3). The second syntactic analysis method exploits the sign tagger and identifies the spans of compound clauses and complex NPs in input sentences. In Chapter 4 of the thesis, I describe the development and evaluation of a machine learning approach performing this task. This chapter also presents a new annotated dataset supporting this activity. In the thesis, I present two implementations of my approach to sentence simplification. One of these exploits handcrafted rule activation patterns to detect different parts of input sentences which are relevant to the simplification process. The other implementation uses my machine learning method to identify compound clauses and complex NPs for this purpose. Intrinsic evaluation of the two implementations is presented in Chapter 6 together with a comparison of their performance with several baseline systems. The evaluation includes comparisons of system output with human-produced simplifications, automated estimations of the readability of system output, and surveys of human opinions on the grammaticality, accessibility, and meaning of automatically produced simplifications. Chapter 7 presents extrinsic evaluation of the sentence simplification method exploiting handcrafted rule activation patterns. The extrinsic evaluation involves three NLP tasks: multidocument summarisation, semantic role labelling, and information extraction. Finally, in Chapter 8, conclusions are drawn and directions for future research considered

The European Language Resources and Technologies Forum: Shaping the Future of the Multilingual Digital Europe

Proceedings of the 1st FLaReNet Forum on the European Language Resources and Technologies, held in Vienna, at the Austrian Academy of Science, on 12-13 February 2009