Nollywoods Sprachherausforderung: Dialekte verbinden
Eine Studie über die Übersetzung von nigerianischem Englisch für bessere Zugänglichkeit in Nollywood-Filmen.
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Inhaltsverzeichnis
- Der Bedarf an besserem Verständnis
- Die Herausforderung von Akzenten in digitalen Systemen
- Nollywoods Einfluss erkunden
- Die Bedeutung, Dialekte zu betrachten
- Unser Forschungsansatz
- Toxizität im Film messen
- Herausforderungen bei der automatischen Sprachverarbeitung
- Die gewonnenen Erkenntnisse aus unseren Ergebnissen
- Ausblick: Zukünftige Forschungsrichtungen
- Originalquelle
- Referenz Links
Nollywood ist die nigerianische Filmindustrie, bekannt dafür, viele Filme zu produzieren, die sowohl in Nigeria als auch weltweit beliebt sind. Diese Industrie ist inspiriert von Bollywood in Indien. Nollywood-Filme werden normalerweise auf Englisch gemacht, aber der einzigartige nigerianische Englisch-Dialekt kann es manchen Zuschauern schwer machen, sie zu verstehen. Viele Leute in Nigeria sprechen zu Hause verschiedene einheimische Sprachen, wie Hausa, was beeinflussen kann, wie sie Englisch sprechen.
Der Bedarf an besserem Verständnis
Ziel dieser Studie war es, ein Tool zu entwickeln, das nigerianisches Englisch in amerikanisches Englisch übersetzen kann, um es einem breiteren Publikum zu ermöglichen, Nollywood-Filme zu geniessen. Ausserdem wollten wir die Sprache in diesen Filmen analysieren, um zu sehen, wie toxisch sie ist. Toxische Sprache bezieht sich auf Wörter oder Phrasen, die als schädlich oder beleidigend gelten. Indem wir uns auf Nollywood konzentrieren, hoffen wir, das Problem des Verständnisses von Dialekten anzugehen, die oft übersehen werden.
Die Herausforderung von Akzenten in digitalen Systemen
In den letzten Jahren hat sich die Technologie im Bereich der Sprachverarbeitung weiterentwickelt, insbesondere bei der automatischen Spracherkennung (ASR). ASR-Systeme können jetzt Sprache in ressourcenstarken Sprachen wie Englisch und Spanisch ziemlich genau erkennen und transkribieren. Trotzdem gibt es viele Herausforderungen, besonders wenn es um Akzente geht. Menschen aus verschiedenen Regionen sprechen Wörter auf Weisen aus, die diese Systeme verwirren können.
Zum Beispiel zeigt die Forschung, dass ASR-Systeme oft Schwierigkeiten haben, akzentuiertes Englisch zu erkennen. Dieses Problem betrifft nicht nur nigerianisches Englisch, sondern auch Englisch, das in verschiedenen Teilen der USA gesprochen wird. Wenn wir einen nigerianischen Akzent hören, kann der sich erheblich von einem amerikanischen Akzent unterscheiden, was zu Missverständnissen führt.
Nollywoods Einfluss erkunden
Nollywood ist derzeit eine der grössten Filmindustrien der Welt. Seit ihrer Gründung hat sie eine beträchtliche Menge an Einnahmen generiert und viele Zuschauer angezogen. Die Branche hat ihre Wurzeln in verschiedenen traditionellen Theater- und Erzählformen, die in Nigeria zu finden sind. Im Laufe der Jahre ist Nollywood gewachsen und hat sich weiterentwickelt, dabei aber weiterhin die reiche Kultur Nigerias präsentiert.
Bei der Untersuchung von Nollywood konzentrierten wir uns auf die Unterschiede zwischen dem Englisch, das in Nigeria und den USA gesprochen wird. Nigeria hat eine Bevölkerung von über 200 Millionen Menschen, während die USA über 300 Millionen haben. Englisch ist in beiden Ländern die Amtssprache, aber der Einfluss der lokalen Sprachen kann prägen, wie Englisch gesprochen wird.
In den USA dominiert Englisch oft den kulturellen Ausdruck, besonders in Filmen. Im Gegensatz dazu heben Nollywood-Filme eine Mischung aus Englisch und lokalen Sprachen hervor, was sie einzigartig macht. Wenn wir diese Unterschiede verstehen, können wir Technologien verbessern, die auf genauer Sprachverarbeitung und Übersetzung angewiesen sind.
Die Bedeutung, Dialekte zu betrachten
Viele der Autoren dieser Studie sprechen Englisch als ihre Hauptsprache, und einer der Autoren spricht fliessend Hausa. Dieser Hintergrund gibt uns eine einzigartige Perspektive auf die dialektalen Unterschiede und hilft uns, die Herausforderungen der Sprecher des nigerianischen Englisch zu verstehen. Diese Arbeit zielt darauf ab, zur Entwicklung besserer Erkennungs- und Übersetzungssysteme für verschiedene Dialekte beizutragen.
Um die Unterschiede zwischen nigerianischem Englisch und amerikanischem Englisch zu veranschaulichen, verglichen wir Audio-Proben von Sprechern beider Dialekte. Durch die Analyse von Sprachmustern können wir einzigartige Merkmale des nigerianischen Englisch identifizieren, die im amerikanischen Englisch möglicherweise nicht vorhanden sind.
Unser Forschungsansatz
In unserer Studie untersuchten wir zwei bemerkenswerte Filme: „Deep Cut“ aus Nollywood und „Acrimony“ aus Hollywood. Wir sammelten Transkripte dieser Filme, um die verwendete Sprache zu analysieren, wobei wir insbesondere toxische Sprache und die Fähigkeit von ASR-Systemen, den nigerianischen Dialekt zu verarbeiten, betrachteten.
Die Erkennung von Toxizität ist ein wichtiger Aspekt bei der Analyse von Sprache, besonders in Filmskripten, die möglicherweise beleidigende oder schädliche Inhalte enthalten. Es ist wichtig zu verstehen, wie Filme, die wegen Sprache bewertet werden, in Bezug auf Toxizität zwischen Kulturen variieren können.
Toxizität im Film messen
Mit modernen Tools massen wir die Toxizität der Skripte von beiden Filmen. Unser Ziel war es zu sehen, ob bestimmte Wörter in einem Dialekt als toxischer angesehen werden als in einem anderen. Beide Filme haben typischerweise eine R-Bewertung wegen Sprache und enthalten meist einige toxische Sprache, und wir wollten das Niveau der Toxizität mit verfügbaren Messmethoden bewerten.
Unsere Analyse zeigte, dass die Toxizitätslevel in beiden Filmen relativ ähnlich waren, was unseren Erwartungen entsprach. Allerdings kann der kulturelle Kontext um diese Filme herum beeinflussen, wie Zuschauer die Sprache interpretieren.
Herausforderungen bei der automatischen Sprachverarbeitung
ASR-Systeme sind normalerweise gut entwickelt für amerikanisches Englisch, aber das lässt sich nicht für nigerianisches Englisch sagen. Wir testeten zwei beliebte ASR-Modelle, Whisper und XLS-R, sowohl auf den Nollywood- als auch auf den ICE (International Corpus of English)-Datensätzen.
Die Ergebnisse zeigten, dass die ASR-Systeme erhebliche Schwierigkeiten mit dem nigerianischen Dialekt hatten. Zum Beispiel schnitt Whisper schlecht ab, mit hohen Fehlerquoten, während XLS-R etwas bessere Ergebnisse erzielte, aber trotzdem hinter den Erwartungen zurückblieb.
Ein Grund für diese Schwierigkeiten könnte der Mangel an Trainingsdaten sein, die speziell auf nigerianische Englisch-Akzente zugeschnitten sind. Die meisten ASR-Systeme wurden hauptsächlich mit Daten aus ressourcenreichen Sprachen trainiert, die möglicherweise keine vielfältigen Akzente aus Ländern wie Nigeria beinhalten.
Die gewonnenen Erkenntnisse aus unseren Ergebnissen
Was wir aus dieser Forschung gelernt haben, ist, dass obwohl Nollywood-Filme unterhaltsam und kulturell reich sind, sie Herausforderungen in Bezug auf die Sprachverarbeitung bieten. Unsere Experimente hoben die anhaltenden Schwierigkeiten hervor, effektive digitale Werkzeuge zu schaffen, die verschiedene Englisch-Dialekte berücksichtigen, insbesondere die, die in der aktuellen Technologie weniger vertreten sind.
Darüber hinaus fanden wir heraus, dass Nollywood-Filme tendenziell weniger voreingenommen und potenziell weniger toxisch sind als amerikanische Filme. Das deutet darauf hin, dass während beide Filmindustrien ihre Herausforderungen haben, Nollywood eine wertvolle Gelegenheit für weitere Forschung und Entwicklung in der digitalen Sprachverarbeitung bietet.
Ausblick: Zukünftige Forschungsrichtungen
Unsere Studie öffnet die Tür für weitere Erkundungen in verschiedenen Bereichen. Zum Beispiel wäre es hilfreich, unsere Forschung zu erweitern, indem wir eine grössere Vielfalt an nigerianischen Filmen und anderen Dialekten einbeziehen. Dies würde uns helfen, ein breiteres Spektrum an Akzenten und Sprachgebrauch zu erfassen.
Darüber hinaus ist es wichtig zu verstehen, warum ASR-Systeme manchmal nigerianisches Englisch als andere Sprachen, wie Arabisch oder Devanagari, missinterpretieren. Diese Erkenntnisse könnten zu Verbesserungen in der Technologie führen und einen inklusiveren Ansatz für die Spracherkennung schaffen.
Da die Welt weiterhin digitale Werkzeuge für Kommunikation und Unterhaltung nutzt, ist es wichtig, sicherzustellen, dass alle Stimmen vertreten sind. Die reiche Erzählkunst von Nollywood verdient ein breiteres Publikum, und indem wir Sprachbarrieren überwinden, können wir mehr Menschen helfen, die Schönheit des nigerianischen Kinos zu schätzen.
Zusammenfassend unterstreicht unsere Forschung die Bedeutung, die Herausforderungen zu adressieren, die durch unterschiedliche Dialekte in der Sprachverarbeitung entstehen. Indem wir uns auf Nollywood und die einzigartigen Aspekte des nigerianischen Englisch konzentrieren, können wir den Weg für inklusivere und genauere digitale Systeme in der Zukunft ebnen.
Titel: Nollywood: Let's Go to the Movies!
Zusammenfassung: Nollywood, based on the idea of Bollywood from India, is a series of outstanding movies that originate from Nigeria. Unfortunately, while the movies are in English, they are hard to understand for many native speakers due to the dialect of English that is spoken. In this article, we accomplish two goals: (1) create a phonetic sub-title model that is able to translate Nigerian English speech to American English and (2) use the most advanced toxicity detectors to discover how toxic the speech is. Our aim is to highlight the text in these videos which is often times ignored for lack of dialectal understanding due the fact that many people in Nigeria speak a native language like Hausa at home.
Autoren: John E. Ortega, Ibrahim Said Ahmad, William Chen
Letzte Aktualisierung: 2024-07-02 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2407.02631
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.02631
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.
Referenz Links
- https://www.latex-project.org/help/documentation/encguide.pdf
- https://www.census.gov/popclock/world/ni
- https://en.wikipedia.org/wiki/Demographics_of_the_United_States
- https://interspeech2023.org/
- https://2023.aclweb.org/
- https://speechgen.io
- https://www.youtube.com/watch?v=Xl6ANUHjEtI
- https://en.wikipedia.org/wiki/Acrimony_
- https://huggingface.co/spaces/evaluate-measurement/toxicity
- https://github.com/facebookresearch/stopes/tree/main/demo/toxicity-alti-hb/ETOX
- https://github.com/openai/whisper
- https://www.census.gov/newsroom/blogs/random-samplings/2023/05/racial-ethnic-diversity-adults-children.html