基于音系学模型的手语理解

摘要：

试图模拟人脑处理手势信号的过程,设计了一个混合的深层神经网络模型来解决基于音系学模型的手语理解问题,即手语音韵信息到文本转换的问题.为此首先综合了手语语言学里同时性和序列性这两个观点的长处,提出了一个手语音系学的改进模型.并针对难点设计了边感知边理解的算法,直接从语言学的音韵特征推断汉语文本,相比从视觉特征推断出汉语文本是一个很大的飞跃.实验验证了该认知计算技术的有效性,为实现类人智能奠定了技术基础.

关键词： 音韵参数 手语 深度学习 音系学模型

作者: 姚登峰 江铭虎 阿布都克力木.阿布力孜 李晗静 哈里旦木.阿布都克里木

作者单位: 北京市信息服务工程重点实验室(北京联合大学),北京 100101;清华大学人文学院计算语言学实验室、心理学与认知科学研究中心,北京100084 清华大学人文学院计算语言学实验室、心理学与认知科学研究中心,北京100084 北京市信息服务工程重点实验室(北京联合大学),北京 100101 清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室,北京100084

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十六届全国计算语言学学术会议暨第五届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 1-14

在线出版日期: 2017-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）