面向手语数据驱动分析的大规模数据挖掘
计算与语言
2020-06-04 v1
摘要
对手语数据的获取远不充分。我们表明，可以通过应用数据过滤以强制执行质量标准，并在过滤后的数据中发现模式，从TikTok、Instagram和YouTube等社交网络服务中收集数据，从而更易于分析和建模。使用我们的数据收集流水线，我们收集并检查了美国手语（ASL）和巴西手语（Libras）中歌曲的手语演绎。我们通过考察朝向和位置音系参数的相互依赖关系来探索它们的差异与相似之处。
引用
@article{arxiv.2006.02120,
title = {Towards Large-Scale Data Mining for Data-Driven Analysis of Sign Languages},
author = {Boris Mocialov and Graham Turner and Helen Hastie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.02120},
year = {2020}
}
备注
https://colab.research.google.com/drive/118Sx1ua-NXy9kjqWi94vz-RrRVYKmnDl?usp=sharing