La sfida linguistica di Nollywood: unire i dialetti
Uno studio sulla traduzione dell'inglese nigeriano per una migliore accessibilità nei film di Nollywood.
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Indice
- La Necessità di una Maggiore Comprensione
- La Sfida degli Accenti nei Sistemi Digitali
- Esplorando l'Influenza di Nollywood
- L'Importanza di Guardare ai Dialetti
- Il Nostro Approccio di Ricerca
- Misurare la Tossicità nel Film
- Sfide nel Riconoscimento Vocale Automatico
- Le Conoscenze Acquisite dai Nostri Risultati
- Guardando Avanti: Direzioni per la Ricerca Futura
- Fonte originale
- Link di riferimento
Nollywood è l'industria cinematografica nigeriana, famosa per produrre un sacco di film che hanno guadagnato popolarità sia in Nigeria che nel resto del mondo. Questa industria si ispira a Bollywood in India. I film di Nollywood sono generalmente realizzati in inglese, ma il particolare dialetto inglese nigeriano può rendere difficile la comprensione per alcuni spettatori. Molte persone in Nigeria parlano diverse lingue native, come l'Hausa, a casa, il che può influenzare come parlano inglese.
La Necessità di una Maggiore Comprensione
L'obiettivo di questo studio era creare uno strumento che possa aiutare a tradurre l'inglese nigeriano in inglese americano, rendendo più facile per un pubblico più ampio godersi i film di Nollywood. Inoltre, abbiamo cercato di analizzare il linguaggio usato in questi film per vedere quanto sia tossico. Il Linguaggio Tossico si riferisce a parole o frasi considerate dannose o offensive. Concentrandoci su Nollywood, speriamo di affrontare la sfida di comprendere dialetti spesso trascurati.
La Sfida degli Accenti nei Sistemi Digitali
Negli ultimi anni, la tecnologia ha fatto progressi nel campo dell'elaborazione del linguaggio, in particolare nel Riconoscimento Vocale Automatico (ASR). I sistemi ASR possono ora riconoscere e trascrivere il parlato in lingue ad alta risorsa come l'inglese e lo spagnolo con grande precisione. Tuttavia, ci sono ancora molte sfide, specialmente quando si tratta di accenti. Le persone di diverse regioni pronunciano le parole in modi che possono confondere questi sistemi.
Per esempio, le ricerche dimostrano che i sistemi ASR spesso faticano a riconoscere l'inglese con accento. Questo problema non colpisce solo l'inglese nigeriano, ma anche l'inglese parlato in varie parti degli Stati Uniti. Quando sentiamo un accento nigeriano, può differire notevolmente da un accento americano, portando a fraintendimenti.
Esplorando l'Influenza di Nollywood
Nollywood è attualmente una delle più grandi industrie cinematografiche del mondo. Ha prodotto una quantità significativa di entrate sin dal suo inizio, attirando molti spettatori. L'industria ha radici in varie forme tradizionali di teatro e narrazione presenti in Nigeria. Nel corso degli anni, Nollywood è cresciuta ed evoluta, diventando più professionale e organizzata, mantenendo comunque viva la ricca cultura nigeriana.
Mentre esaminavamo Nollywood, ci siamo concentrati sulle differenze tra l'inglese parlato in Nigeria e quello degli Stati Uniti. La Nigeria vanta una popolazione di oltre 200 milioni di persone, mentre gli Stati Uniti ne hanno oltre 300 milioni. L'inglese è la lingua ufficiale in entrambi i paesi, ma l'influenza delle lingue locali può modellare il modo in cui si parla inglese.
Negli Stati Uniti, l'inglese spesso domina l'espressione culturale, soprattutto nei film. Al contrario, i film di Nollywood evidenziano un mix di inglese e lingue locali, rendendoli unici. Comprendendo queste differenze, possiamo migliorare le tecnologie che dipendono dal riconoscimento vocale e dalla traduzione accurati.
L'Importanza di Guardare ai Dialetti
Molti degli autori di questo studio parlano inglese come lingua principale, e uno degli autori parla fluentemente l'Hausa. Questo background ci dà una prospettiva unica sulle differenze dialettali e ci aiuta a capire le sfide affrontate da chi parla inglese nigeriano. Questo lavoro mira a contribuire allo sviluppo di sistemi di riconoscimento e traduzione migliori per dialetti diversi.
Per illustrare le differenze tra l'inglese nigeriano e l'inglese americano, abbiamo confrontato campioni audio di parlanti di entrambi i dialetti. Analizzando i modelli di parlato, possiamo identificare caratteristiche uniche dell'inglese nigeriano che potrebbero non essere presenti nell'inglese americano.
Il Nostro Approccio di Ricerca
Nel nostro studio, abbiamo esaminato due film notevoli: "Deep Cut" di Nollywood e "Acrimony" di Hollywood. Abbiamo raccolto trascrizioni da questi film per analizzare il linguaggio utilizzato, focalizzandoci in particolare sul linguaggio tossico e su come i sistemi ASR potessero gestire il dialetto nigeriano.
La rilevazione di Tossicità è un aspetto vitale dell'analisi del linguaggio, soprattutto nei copioni di film che potrebbero contenere contenuti offensivi o dannosi. È essenziale capire come i film classificati per linguaggio possano differire in tossicità tra diverse culture.
Misurare la Tossicità nel Film
Utilizzando strumenti avanzati, abbiamo misurato la tossicità dei copioni di entrambi i film. Il nostro obiettivo era vedere se alcune parole usate in un dialetto erano considerate più tossiche rispetto ad un altro. Entrambi i film erano classificati R per il linguaggio e di solito includevano un po' di linguaggio tossico, e volevamo valutare il livello di tossicità utilizzando le tecniche di misurazione disponibili.
La nostra analisi ha mostrato che i livelli di tossicità in entrambi i film erano relativamente simili, il che era in linea con le nostre aspettative. Tuttavia, il contesto culturale intorno a questi film può influenzare come gli spettatori interpretano il linguaggio.
Sfide nel Riconoscimento Vocale Automatico
I sistemi ASR sono generalmente ben sviluppati per l'inglese americano, ma non si può dire lo stesso per l'inglese nigeriano. Abbiamo testato due modelli ASR popolari, Whisper e XLS-R, su entrambi i dataset di Nollywood e ICE (International Corpus of English).
I risultati hanno mostrato che i sistemi ASR hanno faticato notevolmente con il dialetto nigeriano. Per esempio, Whisper ha performed male, con tassi di errore elevati, mentre XLS-R ha avuto risultati leggermente migliori ma comunque sotto le aspettative.
Una ragione per queste difficoltà potrebbe essere la mancanza di dati di training specificamente adattati agli accenti dell'inglese nigeriano. La maggior parte dei sistemi ASR è stata addestrata principalmente su dati di lingue ad alta risorsa, che potrebbero non includere accenti diversi provenienti da paesi come la Nigeria.
Le Conoscenze Acquisite dai Nostri Risultati
Quello che abbiamo imparato da questa ricerca è che, sebbene i film di Nollywood siano intrattenenti e culturalmente ricchi, presentano sfide in termini di elaborazione linguistica. I nostri esperimenti hanno evidenziato le continue difficoltà nel creare strumenti digitali efficaci che accomodino diversi dialetti dell'inglese, in particolare quelli meno rappresentati nella tecnologia attuale.
Inoltre, abbiamo scoperto che i film di Nollywood tendono a essere meno distorti e potenzialmente meno tossici rispetto ai film americani. Questo indica che, sebbene entrambe le industrie cinematografiche abbiano le loro sfide, Nollywood rappresenta un'opportunità preziosa per ulteriori ricerche e sviluppi nell'elaborazione del linguaggio digitale.
Guardando Avanti: Direzioni per la Ricerca Futura
Il nostro studio apre la porta a ulteriori esplorazioni in vari ambiti. Per esempio, sarebbe utile espandere la nostra ricerca includendo una varietà più ampia di film nigeriani e altri dialetti. Questo ci aiuterebbe a catturare una gamma più ampia di accenti e utilizzo linguistico.
Inoltre, capire perché i sistemi ASR a volte interpretano erroneamente l'inglese nigeriano come altre lingue, come l'arabo o il devanagari, merita ulteriori indagini. Queste intuizioni potrebbero portare a miglioramenti nella tecnologia e creare un approccio più inclusivo al riconoscimento linguistico.
Man mano che il mondo continua ad abbracciare strumenti digitali per comunicazione e intrattenimento, è essenziale garantire che tutte le voci siano rappresentate. La ricca narrazione di Nollywood merita un pubblico più ampio, e superando le barriere linguistiche, possiamo aiutare più persone ad apprezzare la bellezza del cinema nigeriano.
In conclusione, la nostra ricerca sottolinea l'importanza di affrontare le sfide poste dai dialetti variabili nell'elaborazione linguistica. Concentrandoci su Nollywood e sugli aspetti unici dell'inglese nigeriano, possiamo spianare la strada per sistemi digitali più inclusivi e accurati in futuro.
Titolo: Nollywood: Let's Go to the Movies!
Estratto: 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.
Autori: John E. Ortega, Ibrahim Said Ahmad, William Chen
Ultimo aggiornamento: 2024-07-02 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2407.02631
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.02631
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.
Link di riferimento
- 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