Webinaire | L'inclusion des langues des signes dans le traitement du langage naturel

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Évènement IID

L'inclusion des langues des signes dans le traitement du langage naturel

Pourquoi devrait-on intégrer la langue des signes dans la recherche sur le traitement du langage naturel? Quels sont les défis rencontrés et les progrès réalisés? Le 27 octobre 2023, profitez d’un tour d’horizon de la question avec Kayo Yin, doctorante en apprentissage automatique à UC Berkeley.

Éthique et droit Traitement du langage naturel

Date

27 octobre 2023

Heure

12h00 à 13h00

Localisation

En ligne

Coûts

Gratuit

S'inscrire

À propos de la conférence

Les langues des signes sont le principal moyen de communication pour de nombreux individus sourds et malentendants. Comme les langues des signes présentent toutes les propriétés linguistiques fondamentales du langage naturel, nous pensons que les outils et les théories du traitement du langage naturel (NLP) sont essentiels pour les modéliser. Cependant, la recherche sur le traitement des langues des signes tentent rarement d’explorer et d’utiliser la structure linguistique des langues des signes.

Dans cette présentation, Kayo Yin expliquera d’abord pourquoi elle pense que les chercheurs en NLP devraient inclure les langues des signes dans leurs recherches, puis elle présentera quelques défis que posent aujourd’hui le traitement des langues des signes. Elle parlera aussi de deux projects qui essaient d’étendre le NLP aux langues des signes: l’augmentation des données pour la traduction des langues des signes, et la résolution des coréférences pour les signes d’indexation pronominale. À travers ces exemples, elle montrera que le NLP joue un rôle crucial dans le développement des systèmes de traitement des langues des signes.

À propos de la conférencière

Kayo Yin, doctorante en apprentissage automatique, UC Berkeley

Kayo Yin est doctorante à UC Berkeley, sous la supervision de Jacob Steinhardt et Dan Klein. Elle travaille sur l’interprétabilité, le traitement de la langue des signes et l’IA pour la musique. Elle a obtenu un M.S. en Language Technologies à Carnegie Mellon University, et un B.S. en mathématiques et informatique à l’École Polytechnique. Sa recherche a été récompensée par un ACL Best Resource Paper award, un EMNLP Best Paper Honorable Mention award, un ACL Best Theme Paper award, la médaille Thomas Clarkson, et elle est lauréate d’une Future of Life Fellowship et d’une Siebel Scholarship.

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