![](/images/graphics-bg.png)
Automatic translation of Arabic text to Arabic sign language using deep learning
العناوين الأخرى
الترجمة الآلية للنص من اللغة العربية إلى لغة الإشارة العربية باستخدام التعلم العميق
المؤلفون المشاركون
Muhammad, Ali Rahim
Jamal al-Din, Shihab
al-Nabawi, Muhammad Atif
Yunus, Sumayyah Muhammad
المصدر
Journal of Al-Azhar University Engineering Sector
العدد
المجلد 18، العدد 68 (31 يوليو/تموز 2023)، ص ص. 566-579، 14ص.
الناشر
تاريخ النشر
2023-07-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص AR
يعتبر الصم والبكم جزءا لا يتجزأ من المجتمع، ويجب دمجهم معه، ولذا يجب أن يكونوا قادرين على التواصل بشكل طبيعي من أجل المشاركة في مختلف جوانب الحياة.
لغة التواصل بين الصم والبكم هي لغة الإشارة وهي لغة لا يعرفها تقريبا كل الأشخاص الأصحاء الذين لا يعانون من فقدان السمع لذلك، يركز هذا البحث على ترجمة النص العربي إلى لغة الإشارة العربية (ArSL) من أجل تمكين الأشخاص الطبيعيين من التواصل مع الصم والبكم دون إرهاقهم.
تناقش هذه المقالة كيف يمكن أن يساعد التعلم العميق والترجمة الآلية العصبية (NMT) في عملية الترجمة هذه.
وقد قمنا بإنشاء قاعدة بيانات خاصة بنا يدويا تتكون من 6500 زوجا من جملة عربية وتمثيلها الوسيط المقابل لجملة الإشارة العربية.
كما استخدمنا خوارزميات التعلم العميق (Encoder-Decoder Transformer Architecture Model).
وأصبح نموذج التعلم الناتج قادرا على ترجمة جملة عربية إلى جملة وسيطة للغة الإشارة بدقة 72٪.
وبعدها يتم إنشاء مقطع فيديو للغة الإشارة المقابلة من هذه الجملة الوسيطة.
الملخص EN
Deaf and dumb people are an integral part of society, must be merged with it, and must be able to communicate natively in order to get involved with the various aspects of life.
the language of communication between the deaf and dumb is sign language; a language that is not known by almost all those who do not suffer from the deficiency.
therefore, this research focuses on automating the translation of Arabic text into Arabic sign language (ARSL) in order to enable normal people to communicate with the deaf and dumb without being overburdened.
this article discusses how deep learning and neural machine translation (NMT), particularly encoder-decoder transformer architecture model, can aid this translation process.
the proposed model has been trained on a manually generated dataset of 6500 pairs of Arabic sentences and their corresponding intermediate representation of Arabic sign sentences.
the produced learning model was able to translate an input Arabic sentence into an intermediate format of sign language with an accuracy of 72%.
after generating an intermediate sentence, a video is then generated for its corresponding sign language.
the model achieved an average bleu score of 69% on the test data.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yunus, Sumayyah Muhammad& Jamal al-Din, Shihab& Muhammad, Ali Rahim& al-Nabawi, Muhammad Atif. 2023. Automatic translation of Arabic text to Arabic sign language using deep learning. Journal of Al-Azhar University Engineering Sector،Vol. 18, no. 68, pp.566-579.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1519801
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Muhammad, Ali Rahim…[et al.]. Automatic translation of Arabic text to Arabic sign language using deep learning. Journal of Al-Azhar University Engineering Sector Vol. 18, no. 68 (Jul. 2023), pp.566-579.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1519801
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yunus, Sumayyah Muhammad& Jamal al-Din, Shihab& Muhammad, Ali Rahim& al-Nabawi, Muhammad Atif. Automatic translation of Arabic text to Arabic sign language using deep learning. Journal of Al-Azhar University Engineering Sector. 2023. Vol. 18, no. 68, pp.566-579.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1519801
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references: p. 578-579
رقم السجل
BIM-1519801
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)