【摘 要】
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针对基于视频的连续手语识别的文本结果存在语义模糊、语序混乱的问题,提出一种两步法将连续手语识别结果的手语文本转化为通顺、可懂的汉语文本。第一步,基于自然手语规则以及N元语言模型(N-gram)对连续手语识别的结果进行文本调序;第二步,利用汉语通用量词数据集训练双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络模型,以解决手语语法无量词的问题,从而提升语句通顺度。使用绝对准确率和最长正确子序列占比作为文本调序的评
【机 构】
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湘潭大学计算机学院·,网络空间安全学院,中国科学院计算技术研究所
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFC2002603)
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针对基于视频的连续手语识别的文本结果存在语义模糊、语序混乱的问题,提出一种两步法将连续手语识别结果的手语文本转化为通顺、可懂的汉语文本。第一步,基于自然手语规则以及N元语言模型(N-gram)对连续手语识别的结果进行文本调序;第二步,利用汉语通用量词数据集训练双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络模型,以解决手语语法无量词的问题,从而提升语句通顺度。使用绝对准确率和最长正确子序列占比作为文本调序的评价指标,实验结果显示,所提方法的文本调序结果绝对准确率为77.06%,最长正确子序列占比为86.55%,
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