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English(EN) Rethinking Sign Language Translation: The Impact of Signer Dependence on Model Evaluation

手语翻译模型因 the Signer Dependence而被高估

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新发表在arXiv上的研究论文强调了手语翻译（SLT）模型评估中存在的显著高估问题。研究发现，当前包含训练和测试数据集中重叠 the Signer 的评估方法会导致性能得分虚高。当使用 the Signer-independent 协议进行评估时，像 GFSLT-VLP、GASLT 和 SignCL 等领先的 SLT 模型的性能急剧下降，在 PHOENIX14T 数据集上的 BLEU-4 分数从超过 21 分降至低至 3.59 分。研究人员建议采用 the Signer-independent 评估，重组数据集以实现 the Sentence-disjoint splits，并报告 the dependent 和 the independent 结果，以确保更准确的基准测试和 SLT 能力的透明度。 AI

影响 强调了当前 SLT 评估中的关键缺陷，可能导致更强大、更具泛化能力的模型。

排序理由 学术论文，详细介绍了手语翻译模型的新评估方法。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Keren Artiaga, Sabyasachi Kamila, Haithem Afli, Conor Lynch, Mohammed Hasanuzzaman ·

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    arXiv:2609.07965v1 Announce Type: cross Abstract: Sign Language Translation has advanced with deep learning, yet evaluations remain largely signer-dependent, with overlapping signers across train/dev/test. This raises concerns about whether models truly generalise or instead rely…

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