手语计算概论

手语计算是人工智能的一个重要分支，主要研究如何利用计算机来理解和生成手语。本书重点介绍了手语计算所涉及的各个方面，包括手语计算与有声语言计算的区别、书写系统、输入输出、词法分析、分类词谓语计算、句法分析、语料库语言学、机器翻译、认知神经机制等，既有对基础知识的介绍，又有对近期新研究进展的综述，同时还结合了笔者多年的研究成果。本书结构完整，层次分明，条理清楚，既便于教学，又便于自学。 本书可作为高等院校计算机、智能科学、中文、外语等专业的高年级本科生或研究生的教学参考书，也可供从事自然语言处理、图像识别以及人工智能研究的相关学者参考。

姚登峰，男，一级听力残疾。湖北民族大学理学学士、北京大学软件工程硕士、清华大学文学博士。现任北京市信息服务工程重点实验室无障碍软件服务工程方向带头人，教授，清华大学心理学与认知科学研究中心客座研究员。研究方向为信息无障碍和语言认知与计算。现主持国家社会科学基金一般项目“中国手语新手势构词理据及其认知神经机制研究”和北京市自然科学基金面上项目“智慧教育数据分析关键技术研究”等多项国家和省部级课题，是Applied Linguistics、《计算机学报》等国内外多家核心期刊编辑及审稿专家。发表研究论文50余篇，其中SCI、EI引用20余篇。所承担的课程被评为教育部-IBM精品课程和北京市教育教学成果奖二等奖，课程教材被评为北京市高等教育精品教材。入选北京高等学校“青年英才计划”。已出版长篇纪实文学《登峰》和学术专著2部。

第1章 导论
1.1 什么是手语计算？
1.2 手语计算的分支学科
1.3 手语计算的学科性质
1.4 手语计算与有声语言计算
1.5 手语计算的应用领域
1.6 手语计算的发展历程
1.7 手语计算的技术趋势
1.8 手语计算的理论意义和实践意义
1.9 小结
第2章 从人工智能的发展历史看手语计算
2.1 对手语计算的误解
2.2 从人工智能的突破看待手语计算
2.3 手语计算与手语识别的关系
2.4 人工智能的发展历史留给我们的启示
2.5 小结
第3章 手语书写系统
3.1 引言
3.2 不同标注系统
3.3 书写系统表征什么？
3.4 手语转写系统分析
3.5 手语标记系统分析
3.6 手语编码系统分析
3.7 小结
第4章 手语的输入输出
4.1 引言
4.2 手语输入
4.3 手语输出
4.4 小结
第5章 手势计算基础——词法
5.1 词法理论基础
5.2 手势切分
5.3 词性空间建模
5.4 运动-保持模型在手势切分上的应用
5.5 如何表征手势？
5.6 小结
第6章 分类词谓语计算
6.1 分类词谓语的定义
6.2 分类词谓语的来源
6.3 中国手语分类词谓语的解释
6.4 如何确定分类词谓语中主体和背景代形词？
6.5 分类词谓语计算的难点
6.6 分类词谓语的认知
6.7 小结
第7章 句法分析
7.1 引言
7.2 手语句法分析特点
7.3 手语句法分析现状
7.4 小结
第8章 手语语料库
8.1 国内外研究现状
8.2 手语语料库与有声语言语料库的区别
8.3 手语语料的转写
8.4 手语语料的标注
8.5 手语语料标注规范
8.6 语言计算在手语语料加工中的应用
8.7 小结
第9章 手语机器翻译
9.1 机器翻译概述
9.2 分类词谓语的翻译
9.3 手语生成
9.4 小结
第10章 手语与大脑
10.1 为什么要研究手语认知？
10.2 手语认知现状
10.3 工作记忆
10.4 小结
第11章 手语感知与认知
11.1 手势感知和视觉处理
11.2 词汇通达和手势识别
11.3 词汇表征和组织
11.4 手势话语在线理解
11.5 手语生成
11.6 小结
参考文献
后记