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基于深度學(xué)習的手語計算的發(fā)展趨勢及研究分析

2021-03-31 | pdf | 1.35 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  手語的自然語言處理是計算機學(xué)科中的一項重要任務(wù)。目前隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,以文本和語音為主要載體的傳統(tǒng)語言計算的工作重點已從編碼、輸人方法和字音的研究逐漸轉(zhuǎn)移到語法層面,并進入深度計算的階段。然而手語信息處理卻嚴重滯后,處于空白起步階段。究其原因,主要是缺乏用于機器學(xué)習的具有一定規(guī)模的手語語料庫資源,同時傳統(tǒng)的語言計算技術(shù)也存在不足,這些都阻礙了手語機器翻譯、手語冋答系統(tǒng)、手語信息檢索等信息處理的應(yīng)用研究。該文首先闡述了手語計算與傳統(tǒng)語言計算的本質(zhì)差異在于空間建模,這種差異導(dǎo)致了前者核心任務(wù)是單信道與多信道轉(zhuǎn)換,后者根本任務(wù)是消歧。從詞法、句法、語義、語用、應(yīng)用等層面對手語計算進行了回顧,重點介紹了手語機器翻譯和分類詞謂語計算,指岀分類詞謂語是手語計算的關(guān)鍵以及取得突破的切人點。從展望的角度,認為互聯(lián)網(wǎng)肘代體感設(shè)備的出現(xiàn)、認知神經(jīng)科學(xué)的興起、深度學(xué)習的進展等新技術(shù)為手語計算帶來了新的機遇。將手語計算飭傳統(tǒng)語言計算進行比較,分析了手語計算的趨勢和未來的研究方向,手語的認知計算是從手勢的物理特征到語義表征的映射轉(zhuǎn)換過程,其計算趨勢是填補音韻特征、語義單元這樣的中間步驟,避免直接從底層特征得到語義概念,關(guān)注在手語行為與語言特征的關(guān)系上進行機器學(xué)習,建立融合空間特征的統(tǒng)計學(xué)習模型。未來研究方向包括資源建設(shè)、文景轉(zhuǎn)換、隱喻理解,其中文景轉(zhuǎn)換有助于實現(xiàn)空間信息抽取,即物體的空間方向、位置等信息,結(jié)合知識庫消除自然語言的模糊性,進而實現(xiàn)三維場景構(gòu)建。指出手語計算正從萌芽期過渡到發(fā)展期,若取得重大突破,手語計算將擴展語言計算體系,推動人工智能的發(fā)展。

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