Spagnolo ➡️ Lingua dei Segni Messicana: Ho Scoperto il Dataset che Cambia Tutto!

Ragazzi, fermi tutti! Oggi vi parlo di una cosa che mi ha davvero colpito, un ponte costruito con dati e intelligenza artificiale per unire due mondi linguistici: lo spagnolo parlato e la Lingua dei Segni Messicana (LSM, o MSL in inglese, come la troverete nel testo originale). Immaginate la difficoltà nel creare strumenti tecnologici, come traduttori automatici, per lingue che non hanno una forma scritta standard o per cui esistono poche risorse digitali. È una sfida enorme, ma qualcuno l’ha raccolta!

Parliamo di un progetto affascinante che ha messo insieme un corpus, cioè una raccolta di dati linguistici, davvero speciale: coppie di frasi in spagnolo e la loro trascrizione in “glosse” della Lingua dei Segni Messicana. Le glosse sono un modo per scrivere i segni, una sorta di rappresentazione testuale che ne cattura l’essenza e l’ordine grammaticale. Questo lavoro apre porte incredibili per il campo del Natural Language Processing (NLP), quella branca dell’IA che insegna alle macchine a capire e usare il linguaggio umano.

La Sfida: Lingue con Poche Risorse Digitali

Sapete, la Lingua dei Segni Messicana, come molte altre lingue dei segni nel mondo, è considerata una “low-resource language” (LRL). Cosa significa? In parole povere:

• Mancano (o sono limitati) sistemi di scrittura unici e standardizzati.
• C’è poca presenza sul web rispetto alle lingue parlate.
• Scarseggiano esperti linguisti formati specificamente su quella lingua.
• Ci sono poche risorse elettroniche come corpora (monolingue e paralleli) su cui addestrare le IA.

Questa scarsità di risorse rende difficilissimo sviluppare tecnologie come i traduttori automatici, creando una barriera comunicativa tra chi usa la lingua dei segni e chi no. In Messico, poi, la LSM è una lingua minoritaria e spesso svantaggiata in un contesto dove lo spagnolo domina. C’era un bisogno disperato di metodi moderni per integrare la LSM nella società, e l’IA poteva essere la chiave. Ma senza dati… come si fa?

La Soluzione: Un Dataset Spagnolo-Glosse LSM Fatto su Misura

Ed ecco l’idea geniale: creare da zero un dataset di riferimento! Il team dietro questo studio ha messo insieme ben 3000 coppie di frasi: da una parte la frase in spagnolo, dall’altra la sua “traduzione” in glosse LSM. Non una traduzione parola per parola, attenzione, ma una rappresentazione che rispetta la struttura e la grammatica specifica della LSM.

Per farlo, si sono basati su:

• Dizionari di LSM esistenti.
• Libri di grammatica della LSM.
• App dedicate come “interseña”.
• La consulenza preziosissima di un interprete professionista di LSM.

L’obiettivo era creare un corpus che fosse rappresentativo della lingua spagnola nella sua composizione linguistica, ma che allo stesso tempo fornisse una base solida e formalmente corretta per la LSM, pronta per essere “digerita” da modelli di machine learning. Hanno curato la varietà delle frasi, includendo saluti, espressioni sul tempo, emozioni, giorni della settimana, domande comuni, e giocando con soggetti, verbi coniugati, complementi, genere (maschile/femminile, anche se in LSM è diverso!), numero (singolare/plurale), per dare al dataset la complessità necessaria.

Ma Come Funzionano Queste Glosse LSM? È Diverso!

Qui viene il bello! La LSM ha regole tutte sue, molto diverse dallo spagnolo. Le glosse cercano di catturare questa struttura. Ad esempio:

• Niente articoli o ausiliari: Parole come “el, la, los, las” (il, lo, la, gli, le) o verbi come “ser/estar” (essere) spesso spariscono nelle glosse LSM.
• Genere: Per indicare il femminile, spesso si aggiunge il segno per “donna” dopo il soggetto. “La niña” (la bambina) diventa qualcosa come “NIÑO MUJER”.
• Plurale: Si può indicare ripetendo il segno (“CASA CASA CASA” per “le case”), usando un numero (“TRE PATO” per “tre anatre”) o aggettivi quantitativi (“GATOS MUCHOS” per “molti gatti”).
• Struttura della frase: Molte lingue dei segni, inclusa la LSM, tendono a usare una struttura Oggetto-Soggetto-Verbo (OSV) o Soggetto-Oggetto-Verbo (SOV), diversa dallo Spagnolo (Soggetto-Verbo-Oggetto, SVO). Per esempio, “Ella cocina arroz” (Lei cucina riso – SVO) diventa “ELLA ARROZ COCINAR” (S+DO+V).
• Complementi di luogo/tempo: Spesso vanno all’inizio della frase. “Mi amigo estudia en la biblioteca” (Il mio amico studia in biblioteca) può diventare “BIBLIOTECA AHÍ AMIGO MÍO ESTUDIAR” (Luogo + Avverbio ‘lì’ + Soggetto + Verbo).

Analizzando il dataset, si vede proprio questa differenza: lo spagnolo ha molti più determinanti (articoli, possessivi) e verbi ausiliari rispetto alle glosse LSM. Le frasi in glosse tendono anche ad essere più corte (mediana di 3 parole contro 4 dello spagnolo). Capire queste differenze è fondamentale per creare traduttori efficaci.

Mettere alla Prova il Dataset: L’Esame dei Modelli NMT

Ok, abbiamo questo bel dataset. Ma funziona davvero per addestrare un traduttore automatico? Per verificarlo, hanno usato una tecnica super interessante chiamata transfer learning. In pratica, hanno preso due modelli di traduzione automatica neurale (NMT) già “esperti” di spagnolo – uno del progetto Helsinki-NLP e uno basato su architettura BART (chiamato BARTO, specifico per lo spagnolo) – e li hanno “ri-allenati” (fine-tuning) sul nuovo dataset Spagnolo-Glosse LSM.

È un approccio molto efficace per le lingue LRL: sfrutti la conoscenza che il modello ha già di una lingua “ricca” (lo spagnolo, in questo caso) per adattarlo a un compito più specifico (tradurre in glosse LSM) usando un dataset più piccolo. Hanno addestrato questi modelli usando l’80% del dataset e validato sul restante 20%.

I Risultati? Sorprendenti!

E come sono andati questi modelli “specializzati”? Alla grande! Hanno usato metriche standard per valutare la qualità della traduzione automatica come BLEU, ROUGE e TER. I punteggi BLEU ottenuti (una misura di quanto la traduzione della macchina è simile a una traduzione umana di riferimento) sono stati altissimi, rispettivamente 91.13 e 94.23 per i due modelli! Risultati che sono in linea con lo stato dell’arte per la traduzione tra lingue qualsiasi, un risultato pazzesco per una LRL come la LSM.

Ma non si sono fermati ai numeri. Hanno chiesto a un interprete professionista di LSM di valutare le traduzioni generate dai modelli. Il risultato? Il 94% delle frasi spagnole sono state tradotte efficacemente in strutture LSM corrette! Questo conferma che il dataset non solo è buono per le macchine, ma produce risultati comprensibili e utili per gli umani. Certo, qualche errore c’è stato, specialmente con frasi con pronome implicito o plurali complessi, ma sono cose che si possono migliorare in futuro, magari ampliando ancora il dataset.

Un Tesoro a Disposizione di Tutti

La cosa più bella? Questo lavoro non è rimasto chiuso in un laboratorio. Il dataset Spagnolo-Glosse LSM è pubblicamente disponibile! Lo trovate su piattaforme come Figshare e ScienceDB, in formati comodi (Excel, CSV) e accompagnato da Jupyter Notebooks con tutto il codice per l’analisi esplorativa e per replicare il processo di fine-tuning dei modelli NMT. Hanno persino caricato i modelli pre-addestrati su Hugging Face, pronti per essere usati!

Perché Tutto Questo è Importante?

Questo progetto è molto più di un semplice dataset. È un passo concreto verso l’inclusione digitale della comunità sorda messicana. Fornisce le fondamenta per sviluppare strumenti tecnologici che possono abbattere le barriere comunicative: traduttori automatici, sistemi di supporto all’apprendimento, e chissà cos’altro. Dimostra che anche per le lingue “a basse risorse” si possono raggiungere risultati incredibili con l’approccio giusto, combinando linguistica, tecnologia e collaborazione con la comunità stessa. È un esempio fantastico di come l’NLP e l’IA possano avere un impatto sociale positivo e tangibile. Che dire, un lavoro davvero notevole!

Fonte: Springer