27、学生注意力分类与低资源语言机器翻译研究

学生注意力分类与低资源语言机器翻译研究

在教育和自然语言处理领域，学生注意力分类和低资源语言的机器翻译是两个备受关注的研究方向。下面将分别介绍这两方面的研究内容。

学生注意力分类

学生注意力分类是一项非常有意义的任务，它能帮助讲师了解学生接收信息的情况。讲师可以根据这些反馈，调整课程设置，使其更具互动性和趣味性。

有一种方法是利用学生的姿势信息来对其注意力进行分类。该方法的新颖之处在于从图像中提取姿势特征的方式以及所使用的分类器。具体来说，使用几何矩辅助特征提取姿势信息的方法，比通常使用的距离和角度方法表现更好。并且，采用随机森林分类器代替KNN分类器，不仅性能更优，还能避免过拟合。

未来的研究方向包括：
- 用不同质量的视频进行实验。
- 结合可编程相机，为用户提供实时反馈。
- 在姿势检测的基础上扩展动作/运动识别，以更准确地对注意力状态进行分类。

低资源语言机器翻译 - 以塞内加尔沃洛夫语为例

近年来，自然语言处理（NLP）研究取得了巨大进展，但这些进展主要惠及了像英语和法语这样的资源丰富的语言。大多数非洲语言，如沃洛夫语，由于资源匮乏而被落在后面。

沃洛夫语简介

沃洛夫语是一种西大西洋语言，主要在塞内加尔、冈比亚和毛里塔尼亚南部使用。它属于尼日尔 - 刚果语系的大西洋语族，约有七百万人使用。沃洛夫语有塞内加尔和冈比亚两种主要地理变体，每种都有自己的ISO 639 - 3语言代码。它是一种黏着语，字母表与法语接近，但没有H、V和Z，还有一些特殊字符。此外，沃洛夫语没有声调，但音节强度有差异。目前，该语言尚未标准化，达喀尔应用语言学中心正在