Межъязыковые особенности жестовых языков (на материале жестов в знаковой форме)
Authors: МЯСОЕДОВА М.А. , МЯСОЕДОВА З.П. 
Published: January 2025

Статья посвящена рассмотрению характерных особенностей исполнения жестов, используемых в национальных жестовых языках глухих, в которых практически каждому слову имеется жестовое соответствие. Национальные жестовые языки характеризуются вариативностью, которая проявляется в использовании их носителями различных диалектов родного языка и заимствований из других жестовых языков. Это приводит к появлению в них одинаковых или похожих жестов с разным значением. В основе исследования лежит выявление сходства и различий элементов жестовой речи русского и национальных жестовых языков. Исследование проведено на основе элементов собственного корпуса наиболее употребительных жестов русского жестового языка различной тематики в письменной форме с использованием знаков нотации SignWriting. Письменная форма жестов позволяет в удобной статической форме рассмотреть их структуру, выявить особенности их формирования и выделить общие черты каждого из жестовых языков. Это даёт возможность передавать и хранить важную информацию, которая может быть использована в разных сферах деятельности человека. Целью настоящей работы является сбор и сопоставительный анализ жестов русского жестового языка и отдельных наиболее интересных национальных жестовых систем с целью выявления их общих черт. Для решения этой задачи были рассмотрены одинаковые жесты русского жестового языка и национальных жестовых языков, совпадающие или отличающиеся значениями. Приведены примеры с описанием общих и отличительных особенностей таких жестов. Знание особенностей исполнения жестов различных жестовых языков способствует лучшему пониманию их в целом и помогает устранить неоднозначность и преодолеть трудности при переводе жестовой речи. Проводимые в различных странах исследования в области жестовых языков продолжаются до сих пор. Полученные результаты могут быть использованы специалистами, занимающимися проблемами записи элементов жестовой речи и разработкой систем машинного перевода с целью повышения точности их распознавания.

In this paper we investigate the features of gestures deaf people use in their national Sign Languages. In Sign Languages, almost every word has a sign equivalent. National Sign Languages are characterized by variability, which is manifested in the use by carriers of one Sign Languages of its various dialects and borrowings from other Sign Languages. This leads to the appearance in them of the same or similar gestures with different meaning. In our study we compare elements of Russian Sign Language with other Signs Language to find out their similarities and differences. Our study is based on the elements of our own corpus. The corpus includes the most commonly used signs of Russian Sign Languages of various topics; the signs are written in the SignWriting notation. The written form of a gesture allows us to look at the structure of the gesture in a convenient static form. The form also allows us to identify the features of gesture formation and to highlight the common features of each of the Sign Languages. This allows us to transmit and store important information to use in various fields of human activity. The purpose of our work is to collect and compare gestures of Russian Sign Languages and some of the most interesting national sign systems in order to identify their common features. To solve this problem, we investigated the same gestures of Russian Sign Languages and national Sign Languages; the gestures have the same or different meaning. We give examples that describe the general and distinctive features of such gestures. If we know the specifics of gestures in different Signs Languages, we will better understand the languages and make gesture speech unambiguous and easier to translate. Studies in the field of Sign Languages in various countries are still ongoing. Our results can be used by specialists in Sign Languages recording and in machine translation systems in order to recognize speech more accurately.