Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Large-Scale Data Mining for Data-Driven Analysis of Sign Languages

論文の概要: Towards Large-Scale Data Mining for Data-Driven Analysis of Sign Languages

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.02120v1
Date: Wed, 3 Jun 2020 09:28:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-25 18:03:15.345912
Title: Towards Large-Scale Data Mining for Data-Driven Analysis of Sign Languages
Title（参考訳）: 手話データ駆動分析のための大規模データマイニング
Authors: Boris Mocialov, Graham Turner, Helen Hastie
Abstract要約: 我々は、TikTok、Instagram、YouTubeなどのソーシャルネットワーキングサービスからデータを収集できることを示します。データ収集パイプラインを用いて,アメリカ手話 (ASL) とブラジル手話 (Libras) の両方で歌の解釈を収集,検討した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Access to sign language data is far from adequate. We show that it is possible to collect the data from social networking services such as TikTok, Instagram, and YouTube by applying data filtering to enforce quality standards and by discovering patterns in the filtered data, making it easier to analyse and model. Using our data collection pipeline, we collect and examine the interpretation of songs in both the American Sign Language (ASL) and the Brazilian Sign Language (Libras). We explore their differences and similarities by looking at the co-dependence of the orientation and location phonological parameters
Abstract（参考訳）: 手話データへのアクセスは十分ではない。我々は,TikTokやInstagram,YouTubeなどのソーシャルネットワーキングサービスから,品質基準を強制するためにデータフィルタリングを適用し,フィルタリングされたデータのパターンを発見して,分析とモデル化を容易にすることによって,データを収集できることを実証した。当社のデータ収集パイプラインを用いて,米国手話(asl)とブラジル手話(libras)における歌の解釈を収集し,検討した。方向と位置音韻パラメータの共依存に着目し,それらの差異と類似性について検討する。

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