#жестовый_язык — Public Fediverse posts

EMNLP-2025: обзор исследований жестовых языков

Всем привет! В этом году в китайском городе Суджоу прошла юбилейная тридцатая конференция EMNLP ( Empirical Methods in Natural Language Processing ). Это одна из ведущих международных конференций по обработке естественного языка (NLP), проводимая под эгидой ассоциации компьютерной лингвистики ACL (Association for Computational Linguistics). Впервые конференция EMNLP прошла в 1996 году. Сегодня она посвящена эмпирическим методам, то есть моделям, основанным на данных, статистике и машинном обучении. А тогда конференция называлась Workshop on Very Large Corpora и представляла собой небольшое мероприятие ACL, посвящённое использованию корпусов текстов для обучения моделей. Тогда еще не было никаких трансформеров и уже привычных нам больших языковых моделей (LLM) и уж тем более мультимодальности, агентов и прочих хайповых ИИ-направлений. Это была эпоха статистического NLP, когда всё строилось вокруг частот, вероятностей и корпусов текстов, а в ходу были N-граммные языковые модели и скрытые Марковские модели.

https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/965274/

#РЖЯ #жестовый_язык #наука #конференции #данные #искуственный_интеллект #машинное+обучение #машинное_обучение #машинное_зрение

HandReader и Znaki — лучшая архитектура и самый большой набор данных для распознавания русского дактиля

Всем привет! Ранее мы уже писали о нашем наборе данных Bukva — первом наборе данных для распознавания русского дактильного языка в изоляции, который содержит более 3 700 видеороликов, разделённых на 33 класса, каждый из которых соответствует одной букве русского алфавита. Эта статья посвящена распознаванию непрерывного дактильного языка. Мы расскажем о наших моделях, которые добиваются наилучших результатов на наборах данных непрерывного американского дактильного языка ChicagoFSWild и ChicagoFSWild+ , а также о нашем новом наборе данных Znaki — первом открытом наборе данных непрерывного русского дактильного языка, содержащем более 37 000 видео.

https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/921004/

#распознавание_изображений #машинное+обучение #глубокое_обучение #жестовый_язык

Жестовый язык: похожее в непохожем и наоборот

Привет, Хабр! Наша команда RnD CV продолжает приближать момент, когда компьютер по видео сможет распознавать жестовый язык (ЖЯ) глухих так же качественно, как речь. Сегодня мы расскажем, как собрали один из самых больших в мире датасетов изолированного русского жестового языка Logos, чем различаются визуально одинаковые жесты, как мы с помощью нашего датасета обучили универсальную модель-энкодер и попутно заняли первую строчку в бенчмарке распознавания американского жестового языка. По итогам этой работы мы опубликовали препринт .

https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/919884/

#жестовый_язык #распознавание_видео #распознавание_жестовых_языков #мультимодальные_модели

Переводчик с языка, на котором нельзя говорить и писать

Привет, Хабр! Это Александр Капитанов и Александр Нагаев из Sber Devices. Мы занимаемся задачами компьютерного зрения: генерацией, матированием и редактированием изображений, сегментацией, портретной гармонизацией, заменой лиц, распознаванием жестов. А с недавних пор ещё и распознаваниtv русского жестового языка. Поговорим о том, что заставило нас решать данную проблему. Затронем теорию жестового языка — подозреваю, что мало кто с ней знаком. Расскажем, как мы собирали собственный датасет для распознавания русского жестового языка и затронем тему обучения моделей для решения данной задачи. Также поделимся с вами результатом и немного расскажем про семейство наших моделей signflow.

https://habr.com/ru/companies/oleg-bunin/articles/828296/

#жестовый_язык #нейронные_сети #машинное_обучение #datascience #искуственный_интеллект #дактиль #датасет #Sign_Flow #прямой_перевод #waveform