要約
手話評価 (SLA) ツールは言語学習を支援するのに役立ちますが、開発が不十分です。
これまでの研究では、手話 (SL) を評価するために、孤立した手話や単一の参照ビデオとの比較に焦点を当ててきました。
この論文では、人間の動きの自然な分布をモデル化することにより、SL の理解可能性を評価するために設計された新しい SLA ツールを紹介します。
ネイティブ署名者からのデータに基づいてパイプラインをトレーニングし、SL 学習者を使用してそれを評価します。
私たちの結果を人間の評価者による調査の評価と比較したところ、人間による評価とツールの間に強い相関関係があることがわかりました。
私たちは、異常な結果を時空間的に検出するツールの能力を視覚的に実証し、SL の学習と評価を支援する実用的なフィードバックを提供します。
要約(オリジナル)
Sign Language Assessment (SLA) tools are useful to aid in language learning and are underdeveloped. Previous work has focused on isolated signs or comparison against a single reference video to assess Sign Languages (SL). This paper introduces a novel SLA tool designed to evaluate the comprehensibility of SL by modelling the natural distribution of human motion. We train our pipeline on data from native signers and evaluate it using SL learners. We compare our results to ratings from a human raters study and find strong correlation between human ratings and our tool. We visually demonstrate our tools ability to detect anomalous results spatio-temporally, providing actionable feedback to aid in SL learning and assessment.
arxiv情報
| 著者 | Oliver Cory,Ozge Mercanoglu Sincan,Matthew Vowels,Alessia Battisti,Franz Holzknecht,Katja Tissi,Sandra Sidler-Miserez,Tobias Haug,Sarah Ebling,Richard Bowden |
| 発行日 | 2024-08-19 15:16:36+00:00 |
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