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¿Podrá incluir pronto el PNL lenguajes de señas?

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El procesamiento de lenguaje natural (PNL) es una de las subdisciplinas más importantes de la inteligencia artificial (IA). Implica que las computadoras puedan analizar y entender el lenguaje humano, y a menudo se utiliza en software de traducción, chatbots, asistentes de voz y various herramientas en muchas industrias. Sin embargo, a menudo se centra en lenguajes hablados, lo que significa que no aborda los más de 200 lenguajes de señas que nearly 70 millones de personas utilizan en todo el mundo.

Esto podría cambiar pronto, ya que una nueva investigación aborda el problema. La estudiante de maestría en el Instituto de Tecnologías del Lenguaje Kayo Yin es coautora de un nuevo artículo que investiga el PNL para lenguajes de señas.

Incluir lenguajes de señas en el PNL

El artículo titulado “Incluir lenguajes de señas en el procesamiento de lenguaje natural” recibió el premio al Mejor artículo temático en la 59ª Reunión Anual de la Asociación para el Procesamiento del Lenguaje Computacional. Los otros coautores incluyeron a Amit Moryossef de la Universidad Bar-Ilan en Israel; Julie Hochgesang de la Universidad Gallaudet; Yoav Goldberg de la Universidad Bar-Ilan y el Instituto Allen para la IA; y Malihe Alikhani de la Escuela de Computación e Información de la Universidad de Pittsburgh.

“Los lenguajes de señas, aunque son una parte importante de los lenguajes utilizados en el mundo, no están incluidos”, dijo Yin. “Hay una demanda y una importancia en tener tecnología que pueda manejar lenguajes de señas.”

Según los autores, las comunidades que utilizan lenguaje de señas han estado luchando durante décadas para aprender y utilizar los lenguajes y para que sean reconocidos como legítimos.

La supresión del lenguaje de señas

“Sin embargo, en una sociedad predominantemente oral, las personas sordas están constantemente alentadas a utilizar lenguajes hablados a través de la lectura de labios o la comunicación basada en texto”, estableció el artículo. “La exclusión de los lenguajes de señas de las tecnologías del lenguaje moderno suprime aún más la señalización en favor de los lenguajes hablados.”

El interés de Yin en el lenguaje de señas surgió mientras realizaba trabajo de divulgación en un refugio para personas sin hogar como estudiante de pregrado en la École Polytechnique en París. Reconoció la dificultad que tenían las personas sordas para establecer conexiones con los demás, por lo que Yin comenzó a aprender el lenguaje de señas francés y convirtió la traducción de lenguaje de señas en uno de los focos de su investigación de pregrado.

Los lenguajes de señas, que dependen en gran medida de gestos manuales, expresiones faciales y movimientos de cabeza y cuerpo, permiten transmitir múltiples palabras al mismo tiempo, a diferencia de los lenguajes hablados. Los lenguajes de señas también utilizan atajos, que actúan de manera similar a los pronombres en los lenguajes hablados. Las herramientas de procesamiento de PNL son extremadamente eficientes para manejar lenguaje complejo, mucho mejor que los modelos de visión por computadora.

“Necesitamos que los investigadores en ambos campos trabajen mano a mano”, dijo Yin. “No podemos entender completamente el lenguaje de señas si solo nos enfocamos en lo visual.”

Según Hochgesang, una lingüista sorda que se centra en lenguajes de señas, estos apenas estaban presentes en la literatura, las clases de lingüística y la investigación que encontró en su búsqueda de grado. En cuanto al grado, el lenguaje solo involucra el habla.

“En una escala personal, esto me dolió. Completamente ignoró mi forma de ser”, dijo Hochgesang. “Cuando era estudiante, no me veía en los datos que se describían y eso me hizo muy difícil conectar. Que esto no haya mejorado mucho hasta hoy es desafortunado. La única forma en que esto cambiará es si nos incluyen más.”

Yin dice que el artículo es un gran paso adelante en la motivación de las personas y la unión de las comunidades.

“Es realmente emocionante ver un artículo que escribí motivar a las personas, y espero que pueda hacer un cambio en estas comunidades”, dijo Yin.

Alex dirige las operaciones de noticias impulsadas por IA de Unite.AI, combinando periodismo, investigación y automatización para respaldar una cobertura oportuna y escalable de la inteligencia artificial. Su trabajo ayuda a garantizar que los desarrollos emergentes de IA se presenten de manera eficiente, al tiempo que se mantienen los estándares editoriales de la publicación.