Traduction automatique du japonais vers le français Bilan et perspectives (Machine Translation from J apanese to F rench - Review and Prospects) (2018)

Abstract: Nous étudions la possibilité de construire un dispositif de traduction automatique neuronale du japonais vers le français, capable d’obtenir des résultats à la hauteur de l’état de l’art, sachant que l’on ne peut disposer de grands corpus alignés bilingues. Nous proposons un état de l’art et relevons de nombreux signes d’amélioration de la qualité des traductions, en comparaison aux traductions statistiques jusque-là prédominantes. Nous testons ensuite un des baselines librement disponibles, OpenNMT, qui produit des résultats encourageants. Sur la base de cette expérience, nous proposons plusieurs pistes pour améliorer à terme la traduction et pour compenser le manque de corpus.

## ressources utilisées pour les tests les évaluations présentées dans les deux sections suivantes portent sur plusieurs corpus. pour ce qui est de la thématique, aucun n'est spécialisé, sauf l'article isolé du asahi. kfft («wikikyoto») @xcite est un corpus japonais-anglais. il regroupe des pages de wikipédia sur kyoto. le texte est segmenté à l'aide de kytea 2 @xcite , avec un entraînement optimisé pour ce corpus. l'unité d'alignement est la phrase. le corpus opus-jafr est constitué du sous-ensemble des textes japonais-français bien encodés du corpus opus @xcite . c'est le plus volumineux corpus bilingue aligné ja-fr, librement accessible. les unités d'alignement sont variées. il contient de nombreuses erreurs d'alignement @xcite . alignjafr 3 reprend quelques sous-corpus de opus-jafr parmi ceux bien alignés et dont la traduction est la plus naturelle. d'autres textes y ont été ajoutés, ainsi qu'un lexique de mots et de locutions. ces deux derniers n'ont cependant pas été utilisés pour constituer les corpus de validation et de tests. une partie des textes ajoutés sont extraits du corpus «jibiki.com» et ont été peu ou prou réalignés manuellement. l'alignement exploite différentes unités : mots, syntagmes, phrases. la version 0.5 comprend des sous-corpus de validation et de test constitués de segments extraits de chaque souscorpus selon un nombre proportionnel à la taille de chaque sous-corpus. alignjafrtitres diffère de la version 0.5 sur le corpus de test, composé des titres de presse utilisés par @xcite . quelques titres ont été rajoutés. les titres proviennent à parts à peu près égales, des cinq journaux nationaux généralistes à plus grand tirage japonais : asahi, mainichi, nikkei, sankei, yomiuri. pour chaque titre deux traductions sont proposées. la première est une traduction «de veille». elle suit au mieux la structure du titre japonais et de ce fait est parfois peu naturelle en français. la seconde traduction est une traduction «fluide», dont la structure peut s'éloigner sensiblement de la structure originale japonaise. les autres titres de presse présents dans le corpus sont traduits d'une seule manière ou assure un niveau de veille et la bonne qualité de la formulation. ## evaluation d'un baseline avec corpus une évolution remarquable de ces dernières année en ta, est la mise à disposition de nombreux baselines «clef en main». nous observons l'un d'entre eux, opennmt-lua (abr. opennmt) @xcite . il a été choisi car les résultats obtenus sont corrects, selon les démonstrations faites par les auteurs, et comme nous le constatons nous-même dans les lignes qui suivent. nous avons utilisé les réglages par défaut. pour la traduction @xmath0, le dispositif, même sans optimisation, surpasse les deux dispositifs de tan évalués sur le même corpus (tableau 3-5,6), ainsi qu'un baseline tas «basique» (tableau 2-4). par contre, il reste un peu en deça des système de tas optimisés (tableau 2-5,6). la traduction @xmath1 tableau 5-2 vs tableau 3). ce dernier résultat doit être cependant relativisé. le corpus alignjafr contient de nombreux segments brefs, qui peuvent faciliter la traduction. d'ailleurs, tous les autres résultats sont très inférieurs à l'existant : les traductions des titres de presse et de l'article du asahi sont trop faibles pour être exploitables. une explication possible est que le vocabulaire présent dans ces deux corpus est peu représenté dans le corpus d'entrainement. le dispositif fonctionne donc bien seulement sur des corpus test représentatifs des corpus sur lesquels il a été entraîné. lang. corpus test bleu 1 @xmath2,07 2 @xmath3.5 20 3 @xmath4.1 3 et 2 4 @xmath5.5 article asahi inexploitable ## bilan et perspectives les résultats ci-dessus ne font pas apparaître d'argument fort et clair en faveur d'une bascule vers la tan pour traduire du japonais vers le français. par contre, un faisceau d'indices vont dans ce sens. le premier indice est la progression observée sur les traductions @xmath6. ces progrès sont encourageants dans la mesure où anglais et français partagent des caractéristiques linguistiques qui les opposent de la même manière au japonais. ce qui profite à l'un devrait profiter à l'autre. la progression des scores par rapport à la tas, même si elle est souvent faible, constitue un deuxième indice. troisièmement, le «baseline» obtient plusieurs scores «corrects». le dernier indice est la qualité de la traduction de l'article de presse. grâce aux pré-et post-traitements, les système tas ont pu progresser de quelques points (tab. 2-5,6). des tests doivent être menés avec les systèmes de tan pour comparer les effets de différents lemmatiseurs (kytea, mecab, juman) et dictionnaires (mecadic, unidic etc.). une source de difficultés pour la traduction japonais (sov, pro-drop, etc.) > français (svo) est la différence d'ordre des mots. conformément aux conclusions de @xcite , il sera profitable d'introduire des données linguistiques dans les corpus, sans pratiquer de réordonnement, qui donne de bons résultats pour la tas mais pas la tan. comme auparavant pour la tas, la tan du japonais vers le français est fortement handicapée par l'absence de corpus de grande taille. rien ne permet de penser que cette situation évoluera à court et moyen terme. il est donc nécessaire de contourner le problème pour progresser. plusieurs solutions existent. la première consiste à traduire via l'anglais comme interlingua. les résultats ont montré que cette technique était payante, même s'il reste à l'évaluer sur différents type de textes. la seconde solution serait de traduire les corpus eux-mêmes : profiter du grand corpus @xmath7, et de l'assez bonne tan de l'anglais vers le français. enfin, la tan elle-même offre de nouvelles solutions, notables par leur simplicité, comme par exemple l'usage de corpus multilingues @xcite . le principe serait d'entraîner le modèle sur le corpus ja-fr et le corpus ja-an, ce qui permettrait de profiter de leur taille et de leur qualité. néanmoins, toutes ces solutions vont dans le même sens du gonflement du corpus, ce qui n'est pas sans poser un problème de fond. faute de ne pas disposer de connaissances sur le ratio progrès/taille du corpus, il n'est pas possible de prédire objectivement quelle quantité de corpus sera nécessaire pour obtenir le résultat escompté. enfin, pour améliorer la traduction des textes comme les titres de presse, il reste à explorer l'hybridation de la tan avec la traduction par règles. en effet, les titres de presse sont des «textes» très brefs. de ce fait, il n'y a pas à gérer de liens à distance et la richesse syntaxique est mécaniquement limitée. par contre, le vocabulaire est très riche. ce type de texte est donc favorable à un traitement par règle, au moins partiellement. il reste à définir les modalités de la combinaison traitement neuronal et par règle, en s'inspirant éventuellement de la technique utilisée pour traduire les dépêches économiques @xcite .