Recherche sur le traitement automatique du langage naturel : langues des signes —

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  • Les progrès du traitement du langage naturel (NLP) permettent aux ordinateurs de comprendre ce que disent les humains et d’aider les gens à communiquer grâce à des outils tels que la traduction automatique, les assistants à commande vocale et les chatbots.

    Mais la recherche en PNL se concentre souvent uniquement sur les langues parlées, à l’exclusion des plus de 200 langues des signes dans le monde et des quelque 70 millions de personnes qui pourraient compter sur elles pour communiquer.

    Kayo Yin, étudiante à la maîtrise au Language Technologies Institute, souhaite que cela change. Yin a co-écrit un article appelant à ce que la recherche sur la PNL inclue les langues des signes.

    “Les langues signées, même si elles constituent une partie importante des langues utilisées dans le monde, ne sont pas incluses”, a déclaré Yin. « Il y a une demande et une importance à disposer d’une technologie capable de gérer les langues des signes.

    L’article, “Inclure les langues signées dans le traitement du langage naturel”, a remporté le prix du meilleur article thématique lors de la 59e réunion annuelle de l’Association for Computational Linguistics ce mois-ci. Les co-auteurs de Yin comprenaient Amit Moryossef de l’Université Bar-Ilan en Israël ; Julie Hochgesang de l’Université Gallaudet ; Yoav Goldberg de l’Université Bar-Ilan et de l’Institut Allen pour l’IA ; et Malihe Alikhani de la School of Computing and Information de l’Université de Pittsburgh.

    Les auteurs ont écrit que les communautés s’appuyant sur la langue des signes se sont battues pendant des décennies à la fois pour apprendre et utiliser ces langues, et pour qu’elles soient reconnues comme légitimes.

    “Cependant, dans une société à prédominance orale, les personnes sourdes sont constamment encouragées à utiliser les langues parlées par le biais de la lecture labiale ou de la communication textuelle”, ont écrit les auteurs. “L’exclusion des langues signées des technologies linguistiques modernes supprime davantage la signature en faveur des langues parlées.”

    Yin s’est d’abord intéressée à la langue des signes en faisant du travail de proximité dans un refuge pour sans-abri alors qu’elle était étudiante à l’École Polytechnique de Paris. Là, elle a rencontré une femme sourde et a vu à quel point il lui était difficile d’établir des liens sociaux avec les autres. Yin a commencé à apprendre la langue des signes française et a poursuivi sa traduction en langue des signes dans le cadre de ses recherches de premier cycle.

    Une fois au LTI, elle a remarqué que presque toutes les recherches en PNL ne portaient que sur les langues parlées. La recherche en vision par ordinateur a cherché à comprendre les langues des signes mais a souvent perdu les propriétés linguistiques que les langues des signes partagent avec les langues parlées.

    Les langues des signes utilisent des gestes de la main, des expressions faciales et des mouvements de la tête et du corps et peuvent transmettre plusieurs mots à la fois. Par exemple, quelqu’un pourrait signer « Je suis heureux », mais secouer la tête en le faisant pour indiquer qu’il n’est pas heureux. Les langues des signes emploient également des raccourcis similaires à l’utilisation des pronoms dans les langues parlées. Les outils de traitement du langage naturel sont mieux équipés que les seules méthodes de vision par ordinateur pour gérer ces types de complexités.

    “Nous avons besoin que les chercheurs dans les deux domaines travaillent main dans la main”, a déclaré Yin. « Nous ne pouvons pas comprendre pleinement la langue des signes si nous ne regardons que les visuels. »

    Hochgesang, une linguiste sourde qui se concentre sur les langues des signes, a déclaré que lorsqu’elle étudiait pour son diplôme, il n’y avait pratiquement aucune mention des langues des signes dans la littérature, dans ses cours de linguistique et dans des recherches comme la PNL. Le langage était parole ; d’autres méthodes d’expression du langage ont été ignorées.

    “À une échelle personnelle, cela m’a fait mal. Cela a complètement ignoré ma façon d’être”, a déclaré Hochgesang. “Quand j’étais étudiant, je ne me voyais pas dans les données décrites et cela m’a rendu très difficile la connexion. Le fait que cela ne se soit toujours pas beaucoup amélioré ces jours-ci est malheureux. La seule façon dont ce genre de chose va le changement, c’est si nous sommes plus inclus.”

    Yin a déclaré que l’article avait été bien reçu à la fois par les chercheurs en traitement du langage naturel et par les personnes étudiant et utilisant les langues des signes – les deux groupes qu’elle cherchait à réunir.

    “C’est vraiment excitant de voir un article que j’ai écrit motiver les gens, et j’espère qu’il pourra apporter un changement dans ces communautés”, a déclaré Yin.

    Source de l’histoire :

    Matériaux fourni par L’université de Carnegie Mellon. Original écrit par Aaron Aupperlee. Remarque : Le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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