Publication: Adaptive language processing unit for Malaysian sign language synthesizer
dc.contributor.affiliation | #PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE# | en_US |
dc.contributor.author | Maarif, Haris Al Qodri | en_US |
dc.contributor.supervisor | Rini Akmeliawati, Ph.D | en_US |
dc.contributor.supervisor | Teddy Surya Gunawan, Ph.D | en_US |
dc.date.accessioned | 2024-10-07T03:01:47Z | |
dc.date.available | 2024-10-07T03:01:47Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.description.abstract | Language Processing Unit (LPU) is a system built to process text-based data to comply with the rules of sign language grammar. This system was developed as an important part of the Sign Language Synthesizer system. Sign Language uses different grammatical rules from the spoken/verbal language, which only involves the important words that Hearing/Impaired Speech people can understand. It needs word classification by LPU to determine grammatically processed sentences for the sign language synthesizer. The existing language processing unit in SL synthesizers suffers time lagging and complexity problems, resulting in high processing time. The two features, i.e., the computational time and successful rate, become trade-offs which means the processing time becomes longer to achieve a higher success rate. To address this problem, this thesis proposes an adaptive Language Processing Unit (LPU) that allows processing the words from spoken words to Malaysian SL grammatical rule that results in relatively fast processing time and a good success rate. It involves n-grams, NLP, and Hidden Markov Models (HMM)/Bayesian Networks as the classifier to process the text-based input. As a result, the proposed LPU system has successfully provided an efficient (fast) processing time and a good success rate compared to LPU with other edit distances (Mahalanobis, Levenstein, and Soundex). The system has been tested on 130 text-input sentences with words ranging from 3 to 10 words. As a result, the proposed LPU could achieve around 1.449ms processing time with an average success rate of 84.49% for a maximum of ten-word sentences. | en_US |
dc.description.abstractarabic | وحدة معالجة اللغة (LPU) هي نظام تم إنشاؤه لمعالجة البيانات المستندة إلى النصوص لتتوافق مع قواعد لغة الإشارة. تم تطوير هذا النظام كجزء مهم من نظام مُركِّب لغة الإشارة. تستخدم لغة الإشارة في قواعد نحوية مختلفة عن اللغة المنطوقة / اللفظية، والتي تتضمن فقط الكلمات المهمة التي يمكن للمستمع / ضعاف الكلام فهمها. يحتاج إلى تصنيف الكلمات بواسطة LPU لتحديد معالجة الجمل نحويًا لمركب لغة الإشارة. تعاني وحدة معالجة اللغة الموجودة في أجهزة توليف اللغة الإنجليزية من مشاكل التأخر الزمني والتعقيد، مما يؤدي إلى رفع وقت المعالجة. تصبح السمتان، أي الوقت الحسابي والمعدل الناجح، مفاضلات مما يعني أن وقت المعالجة يصبح أطول لتحقيق معدل نجاح أعلى. لمعالجة هذه المشكلة، تقترح هذه الأطروحة وحدة معالجة اللغة التكيفيةLPU) ) التي تسمح بمعالجة الكلمات من الكلمات المنطوقة إلى القاعدة النحوية للغة الإنجليزية الى لغة المصدر الماليزي والتي تؤدي إلى وقت معالجة أسرع نسبيًا ومعدل نجاح جيد. يتضمن n-grams و NLP و Hidden Markov Models (HMM) / Bayesian Networks كمصنف لمعالجة المدخلات المستندة إلى النص. نتيجة لذلك، نجح نظام LPU المقترح في توفير وقت معالجة فعال (سريع) ومعدل نجاح جيد مقارنة بـ LPU مع مسافات التحرير الأخرى (Mahalanobis و Levenstein وSoundex ) . تم اختبار النظام على 130 جملة إدخال نصية بكلمات تتراوح من 3 إلى 10 كلمات. نتيجة لذلك، يمكن أن تحقق LPU المقترحة حوالي 1.449 مللي ثانية من وقت المعالجة بمتوسط معدل نجاح 84.49٪ لجمل من عشر كلمات كحد أقصى. | en_US |
dc.description.callnumber | t HV 2474 M111A 2021 | en_US |
dc.description.identifier | Thesis : Adaptive language processing unit for Malaysian sign language synthesizer / by Haris Al Qodri Maarif | en_US |
dc.description.identity | t11100429161HarisAlQodriMaarif | en_US |
dc.description.kulliyah | Kulliyyah of Engineering | en_US |
dc.description.notes | Thesis (Ph.D)--International Islamic University Malaysia, 2021. | en_US |
dc.description.physicaldescription | xvii, 91 leaves : illustrations ; 30cm. | en_US |
dc.description.programme | Doctor of Philosophy (Engineering) | en_US |
dc.identifier.uri | https://studentrepo.iium.edu.my/handle/123456789/2924 | |
dc.language.iso | en | en_US |
dc.publisher | Kuala Lumpur : Kulliyyah of Engineering, International Islamic University Malaysia, 2021 | en_US |
dc.subject.lcsh | Sign language -- Computer-assisted instruction | en_US |
dc.subject.lcsh | Natural language processing (Computer science) | en_US |
dc.title | Adaptive language processing unit for Malaysian sign language synthesizer | en_US |
dc.type | Doctoral Thesis | en_US |
dspace.entity.type | Publication |
Files
Original bundle
License bundle
1 - 1 of 1