ドイツ手話の「おとぎ話」における感情分析
arXiv cs.CL / 2026/4/20
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要点
- 本論文は、ドイツ手話（DGS）の「おとぎ話」に対して、負・中立・正の3段階の感情（valence）を扱う感情分析用の新しいデータセットと研究を提示しています。
- 4つの大規模言語モデル（LLM）を多数決で用いて、ドイツ語のテキスト分節に対して感情ラベル付けを行い、インターアノテータ一致として0.781（Krippendorff’s alpha）を達成しています。
- DGSの動画分節からMediaPipeで顔と身体の動作特徴を抽出し、それらの動画特徴から感情を予測する説明可能なXGBoostモデルを学習しています。
- 説明可能性の分析では、眉や口の動きといった顔の手がかりに加えて、腰・肘・肩の動きも識別に大きく寄与し、手話における感情伝達では顔と身体が同程度に重要であることを示唆しています。
- 動画特徴に基づく感情予測モデルは平均バランスド精度0.631を達成しており、本タスクに対して有望ながらも性能は中程度であることが示されています。
