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基于注意力机制的手语语序转换方法
1
作者
张哲岩
王青山
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2023年第1期42-46,59,共6页
文章考虑听障人士与健全人士在语法和语言结构上的差异,设计一种基于注意力机制的手语语序转换器,实现手语语序到书面表达的转换。语序转换器在编码阶段使用双向长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)提取手语语序特征,解码阶段...
文章考虑听障人士与健全人士在语法和语言结构上的差异,设计一种基于注意力机制的手语语序转换器,实现手语语序到书面表达的转换。语序转换器在编码阶段使用双向长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)提取手语语序特征,解码阶段使用一维卷积提取编码器隐藏状态的特征,并利用注意力机制避免了长距离的依赖问题,从而得到书面表达。实验结果表明,语序转换器准确率最高为92.64%。
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关键词
注意力机制
语序转换
编解码模型
特征提取
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职称材料
题名
基于注意力机制的手语语序转换方法
1
作者
张哲岩
王青山
机构
合肥工业大学数学学院
出处
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2023年第1期42-46,59,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61571179)。
文摘
文章考虑听障人士与健全人士在语法和语言结构上的差异,设计一种基于注意力机制的手语语序转换器,实现手语语序到书面表达的转换。语序转换器在编码阶段使用双向长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)提取手语语序特征,解码阶段使用一维卷积提取编码器隐藏状态的特征,并利用注意力机制避免了长距离的依赖问题,从而得到书面表达。实验结果表明,语序转换器准确率最高为92.64%。
关键词
注意力机制
语序转换
编解码模型
特征提取
Keywords
attention mechanism
word order conversion
encoder-decoder model
feature extraction
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于注意力机制的手语语序转换方法
张哲岩
王青山
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2023
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