Etude de l’impact d’un lexique bilingue spécialisé sur la performance d’un moteur de traduction à base d’exemples (Studying the impact of a specialized bilingual lexicon on the performance of an example-based machine translation engine) (2016)

Abstract: La traduction automatique statistique bien que performante est aujourd’hui limitée parce qu’elle nécessite de gros volumes de corpus parallèles qui n’existent pas pour tous les couples de langues et toutes les spécialités et que leur production est lente et coûteuse. Nous présentons, dans cet article, un prototype d’un moteur de traduction à base d’exemples utilisant la recherche d’information interlingue et ne nécessitant qu’un corpus de textes en langue cible. Plus particulièrement, nous proposons d’étudier l’impact d’un lexique bilingue de spécialité sur la performance de ce prototype. Nous évaluons ce prototype de traduction et comparons ses résultats à ceux du système de traduction statistique Moses en utilisant les corpus parallèles anglais-français Europarl (European Parliament Proceedings) et Emea (European Medicines Agency Documents). Les résultats obtenus montrent que le score BLEU du prototype du moteur de traduction à base d’exemples est proche de celui du système Moses sur des documents issus du corpus Europarl et meilleur sur des documents extraits du corpus Emea.

## introduction la performance de la traduction automatique statistique (tas) dépend considérablement de la qualité et de la quantité des corpus parallèles d'apprentissage disponibles. ces corpus n'existent pas pour tous les couples de langues et toutes les spécialités et leur production est lente et coûteuse. les sources des corpus d'apprentissage actuellement disponibles sont souvent issues d'organisations internationales (organisation des nations unies, parlement européen, etc.) et concernent des domaines d'application généralistes. cela a un impact très important sur la qualité de la traduction de documents de spécialité. plusieurs travaux ont montré que les systèmes construits à partir de données d'apprentissage généralistes ne sont pas appropriés pour traduire des documents dans des domaines spécifiques. nous présentons, dans cet article, un prototype d'un moteur de traduction à base d'exemples utilisant la recherche d'information interlingue et ne nécessitant qu'un corpus de textes en langue cible. nous montrons, en particulier, que l'ajout d'un lexique bilingue spécialisé au dictionnaire général de ce prototype améliore significativement la qualité de traduction des textes du domaine de spécialité sans perte de qualité de traduction pour les textes du domaine général. la suite de l'article est organisée comme suit : dans la section 2, nous présentons un bref état de l'art sur les approches de traduction automatique et d'adaptation multi-domaines en traduction statistique. puis nous décrivons dans la section 3, les principaux modules et étapes composant le processus de traduction utilisé par notre prototype de traduction à base d'exemples. la section 4 est consacrée aux expérimentations effectuées ainsi que la présentation des résultats obtenus et la section 5 conclut notre étude et présente nos travaux futurs. ## etat de l'art il existe principalement deux approches pour la traduction automatique: celle à base de règles et celle s'appuyant sur des corpus @xcite . la combinaison de ces approches a permis le développement de systèmes hybrides dont l'objectif est de parvenir à tirer profit des avantages de chaque approche @xcite . la traduction automatique à base de règles privilégie le traitement linguistique. cette approche repose généralement sur un traitement à trois phases. une phase d'analyse qui calcule une représentation syntaxique de la phrase source. une phase de transfert qui transforme cette représentation syntaxique en une représentation correspondante en langue cible et une phase de synthèse qui, à partir de la structure syntaxique résultat du transfert, produit la phrase cible. une variante interlingue de cette approche consiste à calculer une représentation syntaxico-sémantique suffisamment abstraite pour être indépendante de toute langue. le principal avantage de l'approche à base de règles est qu'elle fournit des résultats présentant un minimum de qualité lexicale et grammaticale due à l'utilisation de ressources linguistiques monolingues et bilingues (dictionnaires, règles de grammaire, etc.) mais ces ressources sont coûteuses car généralement construites à la main. la traduction à base de corpus est issue de l'idée de la possibilité d'utiliser des traductions existantes pour traduire de nouveaux textes. deux approches sont nées de cette idée : la traduction statistique ou probabiliste et la traduction à base d'exemples. la traduction statistique @xcite utilise un corpus de textes bilingues pour apprendre le modèle de traduction et un corpus monolingue pour apprendre le modèle de langue. les deux modèles appris servent ensuite à calculer la probabilité qu'une phrase donnée en langue cible soit une traduction de la phrase source. plusieurs méthodes sont utilisées en modélisation : les méthodes basées sur les mots, sur les séquences de mots et enfin sur la syntaxe de la phrase. la traduction à base d'exemples @xcite consiste à parcourir une base de données de phrases et génère une traduction composée de fragments communs (des groupes de mots) avec la phrase à traduire. ces approches à base de corpus sont efficaces lorsque, d'une part, les langues source et cible ont une morphologie proche, et d'autre part, les corpus utilisés en apprentissage ont une taille suffisante. plusieurs idées ont été explorées pour l'adaptation de la traduction automatique statistique à un domaine cible particulier. @xcite a intégré des lexiques spécialisés dans le modèle de traduction d'un moteur de traduction statistique. cet ajout a permis une amélioration de la qualité de traduction des documents du domaine de spécialité. @xcite ont développé un système de traduction statistique spécifique à un domaine en mettant en commun toutes les données d'apprentissage dans un grand groupe de données, en incluant de plus en plus de données monolingues du domaine. ils ont entrainé des modèles très spécifiques à la langue sur les données monolingues du domaine afin de réduire l'effet d'amortissement des données hétérogènes sur la qualité de traduction. @xcite ont utilisé une approche qui consiste essentiellement à choisir des échantillons du corpus d'apprentissage qui ressemblent le plus aux données de test pour améliorer la qualité de traduction lors du changement du domaine. @xcite ont utilisé des corpus monolingues et @xcite ont utilisé des corpus comparables pour adapter des systèmes de traduction statistique appris sur les corpus europarl pour traduire des dépêches. les résultats obtenus ont montré un gain significatif en performance. @xcite ont combiné deux modèles de domaines distincts. chaque modèle est appris à partir de petites quantités de données spécifiques à un domaine. ces données sont collectées à partir d'un seul site web. les auteurs ont utilisé des techniques de filtrage de documents et de classification pour réaliser la détection automatique de domaines. @xcite ont utilisé des techniques de fouille de données pour trouver des traductions pour les mots inconnus à partir de corpus comparables et ils ont intégré ces traductions dans un système de traduction statistique. l'ajout de ces traductions a permis d'améliorer la qualité de la traduction (entre 0,5 et 1,5 points bleu) sur quatre domaines et deux paires de langues. @xcite ont exploité des corpus spécifiques acquis en crawlant le web dans le but d'adapter un système de traduction statistique à de nouveaux domaines. ils ont observé que l'impact de petites quantités de corpus parallèles dans le domaine est plus important pour la qualité de la traduction que de grandes quantités de corpus monolingues. @xcite ont utilisé un modèle de traduction unique et ont généralisé un décodeur conçu pour un seul domaine pour traiter différents domaines. ils ont utilisé cette méthode pour adapter un système de traduction statistique généraliste pour traduire des brevets dans 20 paires de langues. les auteurs ont rapporté un gain de 0,35 points bleu pour la traduction des brevets et une perte de seulement 0,18 points bleu pour la traduction de documents dans le domaine général. notre approche pour l'adaptation au domaine est proche de celle décrite dans @xcite , mais propose l'intégration du lexique bilingue spécialisé dans les deux principaux composants du système de traduction à base d'exemples: le moteur de recherche interlingue et le reformulateur bilingue. ## traduction automatique basée sur la recherche d'information interlingue l'approche que nous avons développée pour implémenter notre prototype de traduction à base d'exemples (nous utilisons par la suite l'acronyme ebmt -example-based machine translationpour désigner ce prototype) consiste, d'une part, à construire une base de données de phrases en langue cible et considérer chaque phrase à traduire comme une requête en langue source à cette base, et d'autre part, à combiner les réponses fournies par le moteur de recherche interlingue avec le résultat d'un reformulateur bilingue en vue de générer la traduction de la requête (figure 1 ). pour illustrer le fonctionnement de notre prototype de traduction à base d'exemples @xcite al., actes de la conférence conjointe jep-taln-recital 2016, volume 2 : taln 2015), nous avons indexé un corpus composé de 1127 phrases en langue cible (français) issue du corpus anglais-français du projet arcade ii (véronis et al., 2008) et nous avons considéré la phrase « social security funds in greece encourage investment in innovation. » comme texte à traduire. figure 1: principaux composants du prototype de traduction à base d'exemples ## conclusion dans cet article, nous avons présenté un prototype de traduction à base d'exemples utilisant la recherche d'information interlingue et ne nécessitant qu'un corpus de textes en langue cible. nous avons, en particulier, montré que l'ajout d'un lexique bilingue spécialisé au dictionnaire général de ce prototype améliore significativement la qualité de traduction des textes du domaine de spécialité sans perte de qualité de traduction pour les textes du domaine général. deux types de corpus de test ont été utilisés pour les expérimentations: des textes correspondant au domaine extraits du corpus europarl et des textes hors-domaine extraits du corpus emea. nous avons constaté que le prototype de traduction à base d'exemples et moses réalisent un score bleu élevé pour les textes intradomaine. nos expériences sur les textes hors-domaine ont montré que le prototype ebmt est plus performant que moses. les résultats encourageants obtenus par le moteur de traduction à base d'exemples pour le couple de langues anglais-français montrent l'intérêt de l'approche utilisée et nous incite à ajouter et évaluer d'autres couples de langues peu dotées en corpus parallèles. les approches d'alignement de mots à partir de corpus comparables constituent une piste pour la production de ressources linguistiques multilingues pour de tels couples de langues. nos travaux futurs s'orientent, d'une part, vers une évaluation à une large échelle de notre prototype de traduction en récupérant à partir du web de gros volumes de corpus et en les indexant dans le but d'obtenir un modèle de langue représentatif de la langue cible, et d'autre part, vers l'amélioration de la qualité de la traduction en apprenant automatiquement d'autres règles de projection syntaxique pour le reformulateur bilingue et en enrichissant d'avantage le dictionnaire bilingue.