NLP Yakında İşaret Dillerini İçerebilir Mi?

Doğal dil işleme (NLP), yapay zeka (AI)ın en önemli alt alanlarından biridir. Bilgisayarların insan dilini analiz edip anlamasını içerir ve genellikle çeviri yazılımlarında, sohbet botlarında, ses kontrollü asistanlarda ve birçok endüstrideki çeşitli araçlarda kullanılır. Ancak, genellikle konuşulan dillere odaklanır, yani dünya çapında yaklaşık 70 milyon kişinin güvendiği 200’den fazla işaret dilini ele almaz.

Bu durum yakın zamanda değişebilir, çünkü yeni araştırmalar bu sorunu ele alıyor. Dil Teknolojileri Enstitüsü’nde master öğrencisi olan Kayo Yin, işaret dilleri için NLP’ye bakan yeni bir makalenin ortak yazarıdır.

NLP’ye İşaret Dillerini Dahil Etme

“İşaret Dillerini Doğal Dil İşleme’ye Dahil Etme” adlı makale, Association for Computational Linguistics’in 59. Yıllık Toplantısı’nda En İyi Tema Makalesi ödülünü aldı. Diğer ortak yazarlar arasında Bar-Ilan Üniversitesi’nden Amit Moryossef, Gallaudet Üniversitesi’nden Julie Hochgesang, Bar-Ilan Üniversitesi ve Allen Institute for AI’den Yoav Goldberg ve Pittsburgh Üniversitesi Bilgisayar ve Enformatik Okulu’ndan Malihe Alikhani yer aldı.

“İşaret dilleri, world’de kullanılan dillerin önemli bir parçası olmasına rağmen dahil edilmiyor,” dedi Yin. “İnsanların işaret dillerini işleyebilecek teknolojiye sahip olmak için bir talep ve önem var.”

Yazarlara göre, işaret dilini kullanan topluluklar on yıllardır dillerini öğrenmek ve kullanmak ve bunları meşru olarak tanınmak için mücadele ediyorlar.

İşaret Dilinin Baskılanması

“Ancak, ağırlıklı olarak sözlü bir toplumda, sağır insanlar sürekli olarak dudak okumaya veya metin tabanlı iletişime yönlendiriliyor,” diye belirtiyor makale. “İnsanların modern dil teknolojilerinden işaret dillerini dışlamak, işaret dillerinin yerine sözlü dillerin kullanılmasını daha da baskılar.”

Yin’in işaret dili ile ilgisi, École Polytechnique’de lisans öğrencisiyken bir barınakta yapılan dışa dönük çalışmalarda ortaya çıktı. Sağır bireylerin diğerleriyle bağlantı kurmakta zorlandıklarını fark etti ve Yin, Fransızca işaret dilini öğrenmeye başladı ve işaret dili çevirisi çalışmalarının odak noktalarından birini yaptı.

İnsanların el hareketleri, yüz ifadeleri ve baş ve vücut hareketlerine dayanarak iletişim kurmasını sağlayan işaret dilleri, konuşulan dillerin aksine aynı anda birden fazla kelime iletiyordu. Ayrıca, işaret dilleri, konuşulan dillerdeki zamirlerin benzeri olan kısaltmalar kullanıyordu. NLP işleme araçları, karmaşık dilleri işlemede son derece verimlidir.

“Her iki alanda da çalışan araştırmacıların el ele çalışması gerekiyor,” dedi Yin. “Sadece görsellere bakarak işaret dili hakkında tam olarak anlamak mümkün değil.”

Hochgesang, işaret dilleri üzerine odaklanan sağır bir dilbilimci, bu dillerin literatürde, dilbilim derslerinde ve araştırmanın peşinde koştuğu derece boyunca neredeyse hiç yer almadığını belirtti. Dil derecesi söz konusu olduğunda, dil sadece konuşma anlamına gelir.

“Kişisel olarak bu acı verdi,” dedi Hochgesang. “Tamamen benim varlığımı görmezden geldi. Öğrenciyken, tarif edilen verilere kendimi göremiyordum ve bu benim için çok zor oldu. Bugün hala pek bir ilerleme kaydedilmediği üzücü. Bu tür şeylerin değişebilmesi için daha çok dahil olmamız gerekiyor.”

Yin, makalenin bireyleri motive etmek ve toplulukları bir araya getirmek açısından büyük bir adım olduğunu söylüyor.

“İnsanları motive eden bir makale yazdığımı görmek gerçekten heyecan verici ve umuyorum ki bu topluluklarda bir değişiklik yaratabilir,” dedi Yin.