Descrizione del progetto
Comprendere il funzionamento del lessico mentale nelle lingue dei segni
La lingua dei segni utilizza simboli visivi per rappresentare oggetti e azioni. A differenza delle parole pronunciate, i segni vengono codificati in unità di forma simultanee, e non è chiaro come i parlanti di questa lingua conservino nel loro lessico mentale queste parole così ricche di simboli. La comprensione di questo aspetto, tuttavia, è fondamentale per creare risorse di migliore qualità destinate alla lingua dei segni. Il progetto SemaSign, finanziato dal CER, utilizza metodi computazionali per trovare corrispondenze tra la forma e il significato delle lingue dei segni. Il progetto creerà reti semantiche per le lingue dei segni di Germania, Guinea-Bissau e Kenya analizzando le risposte alle associazioni di parole al fine di aiutare a identificare gruppi di segni insolitamente vicini per quanto concerne forma e significato. Inoltre, SemaSign studierà le modalità con cui i segni emergono e si sviluppano inizialmente prestando particolare attenzione al caso della Guinea-Bissau, dove la lingua dei segni ha solo 15 anni.
Obiettivo
Words in sign languages are rich in visual meaning. They contain shapes, movements, relations in space, etc. that depict objects and actions as symbolic metaphors; e.g. the action of pulling words out of the head in one language means ‘to ponder’. Yet, signs are also encoded into units of form that are articulated in simultaneous constructions, unlike sequences of consonants and vowels in spoken words. How, then, do signers store richly symbolic words that occur in highly simultaneous forms in their mental lexicons? At present, insight into these mental mappings remains highly occluded, not only at the level of behavioral and neural phenomena, but in terms of linguistic analysis as well. What, indeed, is morphology in sign languages when even the smallest units of form—like hooked fingers or a location at the throat—can carry meaning? What is the nature of these units? Do they vary across sign languages or are the iconic roots of form-meaning mappings so powerful that the same ones re-occur across unrelated sign languages? Answering these questions is urgently needed to create better sign language resources for teaching and learning, and to advance language technologies.
The SemaSign project proposes a ground-breaking approach to these questions by locating form-meaning correspondences in sign languages through computational means while creating new empirically-robust datasets to reveal how signs are organized in the mental lexicon. Semantic networks are created for sign languages from Germany, Kenya, and Guinea Bissau on the basis of word association responses in which a signer sees a sign from their language and responds with the first three signs that come to mind. This will establish an objective measure of semantic relatedness, enabling computational means to locate clusters of signs unusually close in both form and meaning. As the language in Guinea Bissau was formed only 15 years ago, we will also discover how lexicons emerge and grow at a very early stage
Parole chiave
Programma(i)
- HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC) Main Programme
Argomento(i)
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) ERC-2023-STG
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HORIZON-ERC - HORIZON ERC GrantsIstituzione ospitante
20148 Hamburg
Germania