識別性と物理的な類似性を両立する日本手話構成要素の表現学習

本研究は，手話単語を構成する位置・動き・手型の構成要素について，カテゴリの識別性を維持しつつ，物理的な類似性も反映した埋め込み表現の獲得と，その有効性の検証を目的とする．この目的に向けて，PU-AUC最適化を導入し，物理的に類似した構成要素を埋め込み空間上で近接させる手法を提案する．さらに，物理的な類似性の表現を評価するため，日本手話順序付きトリプレットデータセットを新たに構築する．構築したデータセットで評価した結果，提案手法は識別性を保ちつつ物理的な類似性をより正確に反映していることを確認した．また，下流タスクである適格性解析においても性能向上を示し，獲得した埋め込み表現の有効性を示した．