論文の概要: Including Signed Languages in Natural Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05222v1
• Date: Tue, 11 May 2021 17:37:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-12 14:11:05.171831
• Title: Including Signed Languages in Natural Language Processing
• Title（参考訳）: 自然言語処理における手話を含む
• Authors: Kayo Yin, Amit Moryossef, Julie Hochgesang, Yoav Goldberg, Malihe Alikhani
• Abstract要約: 署名された言語は、聴覚障害者や難聴者のコミュニケーションの主な手段です。 このポジショニングペーパーは、NLPコミュニティに対して、社会的および科学的影響の高い研究領域として署名された言語を含めるよう求めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.62744923724317
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Signed languages are the primary means of communication for many deaf and hard of hearing individuals. Since signed languages exhibit all the fundamental linguistic properties of natural language, we believe that tools and theories of Natural Language Processing (NLP) are crucial towards its modeling. However, existing research in Sign Language Processing (SLP) seldom attempt to explore and leverage the linguistic organization of signed languages. This position paper calls on the NLP community to include signed languages as a research area with high social and scientific impact. We first discuss the linguistic properties of signed languages to consider during their modeling. Then, we review the limitations of current SLP models and identify the open challenges to extend NLP to signed languages. Finally, we urge (1) the adoption of an efficient tokenization method; (2) the development of linguistically-informed models; (3) the collection of real-world signed language data; (4) the inclusion of local signed language communities as an active and leading voice in the direction of research.
• Abstract（参考訳）: 署名された言語は多くの難聴者や難聴者にとってコミュニケーションの主要な手段である。 署名された言語は自然言語の基本的な言語的性質を全て示しているので、自然言語処理(nlp)のツールと理論はそのモデリングに不可欠であると信じている。 しかし、手話処理(slp)における既存の研究は、手話言語の言語構造の研究と活用をほとんど試みていない。 本研究は, nlpコミュニティに対して, 高い社会的, 科学的影響を有する研究分野として, 署名言語を含めるよう呼びかけている。 まず,そのモデル化時に考慮すべき符号付き言語の言語特性について論じる。 次に、現在のSLPモデルの限界を概観し、NLPを符号付き言語に拡張するためのオープンな課題を特定する。 最後に,(1)効率的なトークン化手法の採用,(2)言語的に変形したモデルの開発,(3)実世界の署名言語データの収集,(4)現地の署名言語コミュニティを研究の方向性において活発かつ指導的な声として含むこと,を要請する。

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