Lawrence Wolf-Sonkin

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Biography:

Lawrence Wolf­-Sonkin is a senior at Johns Hopkins University studying Computer Science, Applied Mathematics, and Linguistics. This summer, he has been working as a software engineering intern at Duolingo. He conducts research at the JHU Center for Language and Speech Processing in Machine Translation and Computational Linguistics. Along with his native English, Lawrence speaks Spanish, Brazilian Portuguese, and Modern Hebrew. After he graduates, he hopes to pursue a PhD in Natural Language Processing.

Topic: Language learners often have a deeper understanding of the nuance, quirks, and structure of language than the most people. Today, the field of Natural Language Processing (NLP) is instrumental in advancing tools such as Machine Translation, Computer Assisted Translation (CAT), and other language technologies. These tools are built using probability, statistics, and machine learning, but rely on intuitions and deep understanding of language. Language insights are critical for developing new algorithms to do computational linguistics, automatically decipher the meaning of sentences, translate between languages, and summarize articles, and maybe even automate the acquisition of world knowledge. We will discuss the exciting new developments in the field of NLP, what about language makes these problems hard for computers, and how being a language learner gives you unique insight to improve these tools that monolinguals lack.

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Biographie:

Lawrence Wolf-Sonkin est en dernière année de baccalauréat en informatique, mathématiques appliquées et linguistique à l’Université Johns-Hopkins. Il a été stagiaire en génie logiciel chez Duolingo cet été. Il mène des recherches au Centre pour le traitement des langues et de la parole de l’Université Johns-Hopkins en traduction automatique et en linguistique informatique. En plus de l’anglais, sa langue maternelle, Lawrence parle l’espagnol, le portugais du Brésil et l’hébreu moderne. Après l’obtention de son diplôme, il aimerait commencer un doctorat en traitement du langage naturel.

Sujet: Apprendre des langues donne souvent aux apprenants une meilleure compréhension des nuances, des particularités et de la structure des langues. Le traitement du langage naturel (TLN) joue aujourd’hui un rôle important dans la mise au point d’outils tels que les systèmes de traduction automatique et de traduction assistée par ordinateur (TAO), ainsi que d’autres technologies liées aux langues. Ces outils reposent sur les probabilités, les statistiques et l’apprentissage automatique, mais aussi sur l’intuition et une compréhension profonde du langage. Cette compréhension est capitale pour le développement de nouveaux algorithmes en linguistique informatique, pour déchiffrer le sens des phrases, traduire, résumer des articles, et peut-être même automatiser l’apprentissage. Nous aborderons les dernières découvertes passionnantes effectuées en TLN, les problèmes qui rendent ce domaine compliqué et les raisons pour lesquelles les plurilingues sont mieux équipés que les monolingues pour améliorer ces outils.