Частотность компонентов жестов русского жестового языка

Аннотация

Статья посвящена исследованию структуры жестов русского жестового языка (ЖЯ) и их компонентов разных категорий, позволяющих передать всё многообразие жестов. Одной ещё недостаточно изученной областью в изучении структуры ЖЯ является различие компонентов жестов разных категорий, позволяющих передать всё многообразие жестов национальных ЖЯ, в том числе и русского жестового языка (РЖЯ). Исследование проведено на основе материала созданного корпуса, содержащего наиболее употребительные жесты РЖЯ в письменной форме с использованием знаков системы SignWriting (SW). Сравнение отдельных жестов в знаковой форме позволяет выявить визуальные сходства между некоторыми из них при незначительных различиях их компонентов. При проведении лингвистического анализа важно знать частотные характеристики языка. Основная цель данной работы состоит в выявлении компонентов жестов с наибольшей частотой их использования. Объектом данного исследования выбраны формы рук, описывающие состояние ладони и пальцев руки при исполнении жестов. Данные компоненты любого жеста в ЖЯ являются базовыми и самыми многочисленными среди компонентов других категорий (движение, ориентация, локализация и т.д.). В статье приведены данные по составу знаков категории «Руки» из общей базы системы SW. Представлены результаты пилотного исследования частотности компонентов жестов РЖЯ на основе материала, собранного в рамках разработанного корпуса жестов в знаковой форме системы SW. Частота использования жестов и их компонентов является важным фактором, который следует учитывать при исследовании вариаций жестов, влияющим на изменение ЖЯ с течением времени. Получение информации по показателям частотности жестов и их компонентов может быть полезно при разработке программ по распознаванию жестов, при дальнейших лингвистических исследованиях и при изучении ЖЯ.

Сведения об авторах

Maria Alexandrovna Myasoedova, Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

научныий сотрудник

Zinaida Pavlovna Myasoedova, Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН

научныий сотрудник

Литература

[1] Costa E.S., Bózoli D.M.F. Bilingual signalary of higher education institutions in Signwriting / Portuguese language. Línguas & Letras. 2019; 20(48):178-195. (In Portug.) DOI: https://doi.org/10.5935/1981-4755.20190040
[2] Costa E.S., Nascimento L.R.S. Os dicionários virtuais e impressos da língua Brasileira de sinais. In: Encontro Internacional de Formação de Professores e Fórum Permanente de Inovação Educacional. 2015; 8(1). Available at: https://eventos.set.edu.br/enfope/article/view/1283 (accessed 10.08.2020). (In Portug.)
[3] Goldin-Meadow S., Brentari D. Gesture, sign, and language: The coming of age of sign language and gesture studies. Behavioral and Brain Sciences. 2017; 40:E46. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1017/S0140525X15001247
[4] Sennikova Y., Garcia B. Statut et rôle des composants sublexicaux dans la structuration du lexique en langue des signes française (LSF). Lexique. 2018; (23):131-159. Available at: https://lexique.univ-lille.fr/05-statut-et-role-des-composants-sublexicaux-dans-la-structuration-du-lexique-en-langue-des-signes-francaise-lsf.html (accessed 10.08.2020). (In French)
[5] Kimmelman V., Pfau R., Aboh E.O. Argument structure of classifier predicates in Russian Sign Language. Natural Language & Linguistic Theory. 2020; 38(2):539-579. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1007/s11049-019-09448-9
[6] Kimmelman V. Word Order in Russian Sign Language. Sign Language Studies. 2012; 12(3):414-445. Available at: http://www.jstor.org/stable/26191722 (accessed 10.08.2020). (In Eng.)
[7] Myasoedova M.A., Myasoedova Z.P. Interlanguage Features of Sign Languages (According to the Material of Gestures in Sign Form). Sovremennye informacionnye tehnologii i IT-obrazovanie = Modern Information Technologies and IT-Education. 2019; 15(1):172-181. (In Russ., abstract in Eng.) DOI: https://doi.org/10.25559/SITITO.15.201901.172-181
[8] Zhang Z., Pu J., Zhuang L., Zhou W., Li H. Continuous Sign Language Recognition via Reinforcement Learning. In: 2019 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). Taipei, Taiwan; 2019. p. 285-289. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1109/ICIP.2019.8802972
[9] Camgoz N.C., Hadfield S., Koller O., Bowden R. SubUNets: End-to-End Hand Shape and Continuous Sign Language Recognition. In: 2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV). Venice, Italy; 2017. p. 3075-3084. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1109/ICCV.2017.332
[10] Zhou H., Zhou W., Li H. Dynamic Pseudo Label Decoding for Continuous Sign Language Recognition. In: 2019 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME). Shanghai, China; 2019. p. 1282-1287. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1109/ICME.2019.00223
[11] Niu Z., Mak B. Stochastic Fine-Grained Labeling of Multi-state Sign Glosses for Continuous Sign Language Recognition. In: Vedaldi A., Bischof H., Brox T., Frahm J.M. (ed.) Computer Vision – ECCV 2020. ECCV 2020. Lecture Notes in Computer Science. 2020; 12361:172-186. Springer, Cham. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-58517-4_11
[12] Myasoedova M.A., Myasoedova Z.P. Sign Language Notation Systems and their comparative analysis. Sovremennye informacionnye tehnologii i IT-obrazovanie = Modern Information Technologies and IT-Education. 2018; 14(1):183-192. (In Russ., abstract in Eng.) DOI: https://doi.org/10.25559/SITITO.14.201801.183-192
[13] McDonald J., Wolfe R., Schnepp J., Hochgesang J., Jamrozik D.G., Stumbo M., Berke L., Bialek M., Thomas F. An automated technique for real-time production of lifelike animations of American Sign Language. Universal Access in the Information Society. 2016; 15(4):551-566. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1007/s10209-015-0407-2
[14] Stiehl D., Addams L., Oliveira L.S., Guimarães C., Britto A.S. Towards a SignWriting recognition system. In: 2015 13th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR). Tunis, Tunisia; 2015. p. 26-30. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1109/ICDAR.2015.7333719
[15] Iatskiu C.E.A., García L.S., Canteri R.D.P., Antunes D.R. The Low Use of SignWriting Computational Tools from HCI Perspective. In: Antona M., Stephanidis C. (ed.) Universal Access in Human-Computer Interaction. Access to Interaction. UAHCI 2015. Lecture Notes in Computer Science. 2015; 9176:373-382. Springer, Cham. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-20681-3_35
[16] Bouzid Y., Jemni M. TuniSigner: A Virtual Interpreter to Learn Sign Writing. In: 2014 IEEE 14th International Conference on Advanced Learning Technologies. Athens, Greece; 2014. p. 601-605. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1109/ICALT.2014.176
[17] Guimarães C., Guardezi J.F., Fernandes S. Sign Language Writing Acquisition – Technology for a Writing System. In: 2014 47th Hawaii International Conference on System Sciences. Waikoloa, HI, USA; 2014. p. 120-129. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1109/HICSS.2014.23
[18] Bouzid Y., Jemni M. A Virtual Signer to Interpret SignWriting. In: Miesenberger K., Fels D., Archambault D., Peňáz P., Zagler W. (ed.) Computers Helping People with Special Needs. ICCHP 2014. Lecture Notes in Computer Science. 2014; 8548:458-465. Springer, Cham. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-08599-9_69
[19] Guimarães C., Guardezi J.F., Oliveira L.E., Fernandes S. Deaf Culture and Sign Language Writing System – A Database for a New Approach to Writing System Recognition Technology. In: 2014 47th Hawaii International Conference on System Sciences. Waikoloa, HI, USA; 2014. p. 3368-3377. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1109/HICSS.2014.418
[20] Caselli N.K., Sehyr Z.S., Cohen-Goldberg A.M., Emmorey K. ASL-LEX: A lexical database of American Sign Language. Behavior Research Methods. 2017; 49(2):784-801. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.3758/s13428-016-0742-0
[21] Myasoedova M.A., Myasoedova Z.P. Corpus of signs in writing as a tool to investigate the peculiarities of how signs form up (on the example of the Russian Sign Language). Sovremennye informacionnye tehnologii i IT-obrazovanie = Modern Information Technologies and IT-Education. 2018; 14(2):426-435. (In Russ., abstract in Eng.) DOI: https://doi.org/10.25559/SITITO.14.201802.426-435
[22] Trevor J. Lexical Frequency in Sign Languages. The Journal of Deaf Studies and Deaf Education. 2012; 17(2):163-193. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1093/deafed/enr036
[23] Morford J.P., Macfarlane J. Frequency Characteristics of American Sign Language. Sign Language Studies. 2033; 3(2):213-225. Available at: http://www.jstor.org/stable/26204871 (accessed 10.08.2020). (In Eng.)
[24] Smith R.G., Hofmann M. A Lexical Frequency Analysis of Irish Sign Language. TEANGA: The Journal of the Irish Association for Applied Linguistics. 2020; 11(11):18-47. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.35903/teanga.v11i1.162
[25] Tamminga M., Fisher J., Hochgesang J. Weak Hand Variation in Philadelphia ASL: A Pilot Study. University of Pennsylvania Working Papers in Linguistics. 2020; 25(2):15. Available at: https://repository.upenn.edu/pwpl/vol25/iss2/15 (accessed 10.08.2020). (In Eng.)
[26] Thorvaldsdottir G.B. The Beginnings of Phonetic and Phonological Coding in the Signs of Ireland Digital Corpus: the Representation of Handshapes. The ITB Journal. 2010; 11(1):4. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.21427/D7316R
[27] Fenlon J., Schembri A., Rentelis R., Cormier K. Variation in handshape and orientation in British Sign Language: The case of the ‘1’ hand configuration. Language & Communication. 2013; 33(1):69-91. (In Eng.) DOI: https://doi.org/10.1016/j.langcom.2012.09.001
Опубликована
2020-12-25
Как цитировать
MYASOEDOVA, Maria Alexandrovna; MYASOEDOVA, Zinaida Pavlovna. Частотность компонентов жестов русского жестового языка. Современные информационные технологии и ИТ-образование, [S.l.], v. 16, n. 4, p. 901-907, dec. 2020. ISSN 2411-1473. Доступно на: <http://sitito.cs.msu.ru/index.php/SITITO/article/view/669>. Дата доступа: 14 dec. 2024 doi: https://doi.org/10.25559/SITITO.16.202004.901-907.
Раздел
Исследования и разработки в области новых ИТ и их приложений

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)