本論文では、IJCAI 2023のMiGAチャレンジにおける当チーム（HFUT-VUT）が提出したマイクロジェスチャー分類の解決策を簡潔に紹介します。マイクロジェスチャー分類タスクは、骨格データに基づいて与えられた動画の動作カテゴリーを認識することを目指しています。このタスクに対して、我々は3D-CNNを基盤としたマイクロジェスチャー認識ネットワークを提案し、骨格と意味埋め込み損失を組み込むことで動作分類性能の向上を図りました。最終的に、Top-1精度において2位チームを1.10%上回り、マイクロジェスチャー分類チャレンジで1位となりました。