学习对比的概念嵌入用于手势识别

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提出了一种学习框架，用于产生手语的 LCC（学习对比概念）嵌入式，通过利用自然语言处理方法中的词嵌入来提高手语与口语的对应性，实现了最先进的基于关键点的手语识别性能。

通过最大化同一文本最小扰动嵌入之间的对齐，以及在更广泛的语料库中鼓励嵌入的均匀分布，基于对比学习的各种方法已被提出来从未标记的数据中学习文本表示。本工作提出了一种新的方法来最大化文本和其短语成分组成之间的对齐，并在语义文本相似性任务上取得了相当的基线改进。此外，这项工作是第一个不需要额外网络参数或辅助训练目标的工作。