Mostrar el registro sencillo del ítem
Linguística de corpus aplicada à Libras : ferramentas de transcrição para criação de corpus
dc.contributor.author | Flores, Vanize Martins | pt_BR |
dc.contributor.author | Rebechi, Rozane Rodrigues | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2024-02-06T04:30:07Z | pt_BR |
dc.date.issued | 2023 | pt_BR |
dc.identifier.issn | 1678-8931 | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10183/271464 | pt_BR |
dc.description.abstract | A Língua Brasileira de Sinais (Libras), assim como as outras línguas de sinais, enfrenta o desafio de ser transcrita em elementos característicos da linguagem oral para permitir análises por meio de métodos da Linguística de Corpus. Diversos sistemas de transcrição, como o HamNoSys e o Stokoe Notation, além de sistemas de escrita que também são utilizados para transcrever, como o SignWriting e o Elis, bem como o uso de glosas, são empregados para identificar e registrar os sinais. Este estudo tem como objetivo analisar o desempenho de duas dessas ferramentas, ELAN3 e HamNoSys4, para transcrever dois vídeos sobre a Covid-19 com interpretação para a Libras produzidos por duas Instituições de Ensino Superior de Goiás, e discutir as vantagens e limitações de cada uma. Para tanto, apoia-se nos métodos de transcrição descritos por dois grupos de pesquisa, um brasileiro (QUADROS et al. 2020) e um alemão (EBLING 2016), que utilizaram os dois sistemas, respectivamente, para transcrever os sinais da sua pesquisa. Concluímos que para os propósitos desta pesquisa a ferramenta ELAN se mostrou mais adequada para transcrever os dois vídeos sobre a COVID-19, pois o resultado da transcrição pode ser processado por softwares de análise textual, como o AntConc. A inserção de etiquetas para padronizar a classificação dos sinais permitiu a análise dos contextos em que os sinais ocorreram utilizando-se as ferramentas disponíveis no software AntConc. | pt_BR |
dc.description.abstract | Brazilian Sign Language (Libras), like other sign languages, faces the challenge of being transcribed into elements characteristic of oral language to enable analyses through Corpus Linguistics methods. Various transcription systems, such as HamNoSys and Stokoe Notation, besides writing systems also used to transcribe, such as SignWriting and Elis, HamNoSys, in addition to the use of glosses, are employed to identify and record signs. This study aims to evaluate the performance of ELAN and HamNoSys transcription tools, highlighting the advantages and limitations of each approach in transcribing videos in Libras. To do so, it relies on the methods described by two research groups, one Brazilian (QUADROS et al. 2020) and one German (EBLING 2016), which used the two systems, respectively, to convert signs from your search. We concluded that, for the purposes of this research, the ELAN method proved more suitable for transcribing two videos on COVID-19, as it enables the transcription to be processed by text analysis tools, such as AntConc. The insertion of labels to standardize the classification of signs allowed for the analysis of the contexts in which the signs occur, through the tools available on the AntConc software. | en |
dc.format.mimetype | application/pdf | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.relation.ispartof | Revista virtual de estudos da linguagem - ReVEL. [Novo Hamburgo, RS]. Vol. 21, n. 20 (2023), p. 1-25 | pt_BR |
dc.rights | Open Access | en |
dc.subject | Lingüística de corpus | pt_BR |
dc.subject | Corpus linguistics | en |
dc.subject | Brazilian Sign Language | en |
dc.subject | Língua Brasileira de Sinais (LIBRAS) | pt_BR |
dc.subject | Transcrição linguística | pt_BR |
dc.subject | Transcription systems | en |
dc.subject | Linguagem oral | pt_BR |
dc.title | Linguística de corpus aplicada à Libras : ferramentas de transcrição para criação de corpus | pt_BR |
dc.type | Artigo de periódico | pt_BR |
dc.identifier.nrb | 001195633 | pt_BR |
dc.type.origin | Nacional | pt_BR |
Ficheros en el ítem
Este ítem está licenciado en la Creative Commons License
-
Artículos de Periódicos (40405)Lingüística, Letras y Artes (2739)