Active Learning for Multilingual Fingerspelling Corpora

要約

私たちはアクティブ ラーニングを適用して、手話のデータ不足の問題を解決します。
特に、事前トレーニングの効果について新しい分析を実行します。
多くの手話はフランス語手話の言語的子孫であるため、手の構成を共有しており、これを事前トレーニングで活用できることが期待されます。
この仮説をアメリカ人、中国人、ドイツ人、アイルランド人の指綴りコーパスで検証します。
事前トレーニングによる利点は確かに観察されていますが、これは言語的類似性ではなく視覚的類似性によるものである可能性があります。

要約(オリジナル)

We apply active learning to help with data scarcity problems in sign languages. In particular, we perform a novel analysis of the effect of pre-training. Since many sign languages are linguistic descendants of French sign language, they share hand configurations, which pre-training can hopefully exploit. We test this hypothesis on American, Chinese, German, and Irish fingerspelling corpora. We do observe a benefit from pre-training, but this may be due to visual rather than linguistic similarities

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