論文の概要: Unsupervised Sign Language Phoneme Clustering using HamNoSys Notation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.10560v1
• Date: Sat, 21 May 2022 10:49:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-05 16:41:16.334972
• Title: Unsupervised Sign Language Phoneme Clustering using HamNoSys Notation
• Title（参考訳）: HamNoSys表記を用いた教師なし手話音素クラスタリング
• Authors: Boris Mocialov, Graham Turner and Helen Hastie
• Abstract要約: 本稿では,手話コーパスの自動生成と注釈付けを行う上で,オンラインデータの収集の側面を捉えた。 傾向を考慮すると,手話コーパスの自動生成と注釈付けを追求する上で,オンラインデータの収集の側面を取る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Traditionally, sign language resources have been collected in controlled settings for specific tasks involving supervised sign classification or linguistic studies accompanied by specific annotation type. To date, very few who explored signing videos found online on social media platforms as well as the use of unsupervised methods applied to such resources. Due to the fact that the field is striving to achieve acceptable model performance on the data that differs from that seen during training calls for more diversity in sign language data, stepping away from the data obtained in controlled laboratory settings. Moreover, since the sign language data collection and annotation carries large overheads, it is desirable to accelerate the annotation process. Considering the aforementioned tendencies, this paper takes the side of harvesting online data in a pursuit for automatically generating and annotating sign language corpora through phoneme clustering.
• Abstract（参考訳）: 伝統的に、手話リソースは、特定のアノテーションタイプを伴う教師付き手話分類や言語研究を含む特定のタスクの制御された設定で収集されている。 現在まで、ソーシャルメディアプラットフォーム上でオンラインで見つかった署名ビデオや、そのようなリソースに適用された教師なしの手法を調査している人はほとんどいない。 現場は、訓練中と異なるデータで許容可能なモデル性能を達成するために、手話データにより多くの多様性を求めるため、制御された実験室で得られたデータから離れようとしている。 さらに,手話データ収集やアノテーションにはオーバーヘッドが大きいため,アノテーションプロセスの高速化が望ましい。 本稿では,上記の傾向を考慮すると,音素クラスタリングによる手話コーパスの自動生成と注釈付けを行う上で,オンラインデータの収集の側面を取る。

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