論文の概要: WLASL-LEX: a Dataset for Recognising Phonological Properties in American Sign Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.06096v1
• Date: Fri, 11 Mar 2022 17:21:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-14 12:17:31.503784
• Title: WLASL-LEX: a Dataset for Recognising Phonological Properties in American Sign Language
• Title（参考訳）: WLASL-LEX:アメリカの手話における音韻特性を認識するデータセット
• Authors: Federico Tavella and Viktor Schlegel and Marta Romeo and Aphrodite Galata and Angelo Cangelosi
• Abstract要約: 我々は6つの異なる音韻特性を付加したアメリカ手話記号の大規模データセットを構築した。 データ駆動のエンドツーエンドと機能ベースのアプローチが、これらの特性を自動認識するために最適化できるかどうかを検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.814213966364155
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Signed Language Processing (SLP) concerns the automated processing of signed languages, the main means of communication of Deaf and hearing impaired individuals. SLP features many different tasks, ranging from sign recognition to translation and production of signed speech, but has been overlooked by the NLP community thus far. In this paper, we bring to attention the task of modelling the phonology of sign languages. We leverage existing resources to construct a large-scale dataset of American Sign Language signs annotated with six different phonological properties. We then conduct an extensive empirical study to investigate whether data-driven end-to-end and feature-based approaches can be optimised to automatically recognise these properties. We find that, despite the inherent challenges of the task, graph-based neural networks that operate over skeleton features extracted from raw videos are able to succeed at the task to a varying degree. Most importantly, we show that this performance pertains even on signs unobserved during training.
• Abstract（参考訳）: 署名言語処理(SLP)は、聴覚障害者と聴覚障害者のコミュニケーション手段である署名言語の自動処理に関するものである。 SLPは、手話の認識から翻訳、生成まで、様々なタスクを特徴としているが、これまでNLPコミュニティでは見過ごされてきた。 本稿では,手話の音韻学をモデル化するタスクに注目する。 我々は既存の資源を活用し、6つの異なる音韻特性を付加したアメリカ手話記号の大規模データセットを構築する。 次に、データ駆動のエンドツーエンドと特徴に基づくアプローチが、これらの特性を自動認識するために最適化できるかどうかを、広範な実証的研究を行う。 タスクの固有の課題にもかかわらず、生の動画から抽出されたスケルトン機能で操作するグラフベースのニューラルネットワークは、タスクである程度の成功を収めることができます。 最も重要なのは、このパフォーマンスがトレーニング中に観察できないサインにも関係していることを示しています。

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