El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es uno de los subcampos más importantes de la inteligencia artificial (IA). Implica que las computadoras puedan analizar y comprender el lenguaje humano, y a menudo se usa en software de traducción, chatbots, asistentes controlados por voz y varias herramientas en muchas industrias. Sin embargo, a menudo se centra en los idiomas hablados, lo que significa que no aborda los más de 200 lenguajes de señas en los que confían casi 70 millones de personas en todo el mundo.
Esto podría cambiar pronto a medida que nuevas investigaciones aborden el problema. La estudiante de maestría en el Instituto de Tecnologías del Lenguaje Kayo Yin es coautora de un nuevo artículo que analiza la PNL para lenguajes de señas.
Incluyendo lenguajes de señas en PNL
El documento titulado “Incluyendo lenguajes de señas en el procesamiento del lenguaje natural” recibió el premio al Mejor Artículo Temático en la 59ª Reunión Anual de la Asociación de Lingüística Computacional. Los otros coautores incluyeron a Amit Moryossef de la Universidad Bar-Ilan en Israel; Julie Hochgesang de la Universidad de Gallaudet; Yoav Goldberg de la Universidad Bar-Ilan y el Instituto Allen para 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 idiomas que se usan en el mundo, no están incluidos”, dijo Yin. “Existe una demanda y una importancia en tener tecnología que pueda manejar lenguajes de señas”.
Según los autores, las comunidades que usan el lenguaje de señas han estado luchando durante décadas para aprender y usar los idiomas y que sean reconocidos como legítimos.
La supresión del lenguaje de señas
“Sin embargo, en una sociedad predominantemente oral, se alienta constantemente a las personas sordas a usar los idiomas hablados a través de la lectura de labios o la comunicación basada en texto”, afirma el documento. “La exclusión de los lenguajes de señas de las tecnologías lingüísticas modernas suprime aún más las señas a favor de los idiomas hablados”.
El interés de Yin por el lenguaje de señas apareció por primera vez mientras realizaba trabajo comunitario en un refugio para personas sin hogar como estudiante en la École Polytechnique de 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 e hizo de la traducción del lenguaje de señas uno de los enfoques de su investigación de pregrado.
Los lenguajes de señas, que se basan principalmente en gestos con las manos, expresiones faciales y movimientos de la cabeza y el cuerpo, permiten transmitir varias palabras a la vez, a diferencia de los idiomas hablados. Los lenguajes de señas también usan atajos, que actúan de manera similar a los pronombres en los idiomas hablados. Las herramientas de procesamiento de NLP son extremadamente eficientes en el manejo de lenguaje complejo, mucho mejor que los modelos de visión por computadora.
“Necesitamos investigadores en ambos campos para trabajar de la mano”, dijo Yin. “No podemos entender completamente el lenguaje de señas si solo miramos las imágenes”.
Según Hochgesang, una lingüista sorda que se enfoca en los lenguajes de señas, apenas estaban presentes en la literatura, las clases lingüísticas y la investigación que encontró en la búsqueda de su título. Cuando se trata del grado, el lenguaje solo implica el habla.
“A escala personal, esto dolió. Ignoró por completo mi forma de ser”, dijo Hochgesang. “Cuando era estudiante, no me veía a mí mismo en los datos que se describían y eso me dificultaba conectarme. Que todavía no haya mejorado mucho en estos días es lamentable. La única forma en que este tipo de cosas cambiará es si se nos incluye más”.
Yin dice que el documento es un gran paso adelante para motivar a las personas y unir a las comunidades.
“Es realmente emocionante ver que un artículo que escribí motiva a la gente, y espero que pueda generar un cambio en estas comunidades”, dijo Yin.