Vers la traduction automatique des néologismes scientifiques (2024)

Abstract: La recherche scientifique découvre et invente continuellement de nouveaux concepts qui sont alors désignés par de nouveaux termes, des néologismes, ou néonymes dans ce contexte. Puisque les publications se font très majoritairement en anglais, diffuser ces nouvelles connaissances en français demande souvent de traduire ces termes, afin d’éviter de multiplier les anglicismes qui sont moins facilement compréhensibles pour le grand public. Nous proposons d’explorer cette tâche à partir de deux thésaurus en exploitant la définition du terme afin de le traduire plus fidèlement. Pour ce faire, nous explorons les capacités de deux grands modèles de langue multilingues, BLOOM et CroissantLLM, qui parviennent à traduire des néologismes scientifiques dans une certaine mesure. Nous montrons notamment qu’ils utilisent souvent des procédés morphosyntaxiques appropriés mais sont limités par la segmentation en unités sous-lexicales et biaisés par la fréquence d’occurrences des termes ainsi que par des similarités de surface entre l’anglais et le français.

## introduction de nouveaux concepts sont continuellement découverts et inventés par des chercheurs du monde entier, ce qui mène à une prolifération de néologismes. cabré (1999) parle alors de néonymes, par opposition aux néologismes du langage courant @xcite . l'immense majorité des publications scientifiques se font en anglais @xcite 1 , ce qui pose 1. il subsiste une part importante de publications en français en sciences humaines et sociales. @xcite . nous explorons ce nouveau problème en testant les capacités de deux grands modèles de langues (large language model ; llm) multilingues, bloom @xcite et croissantllm @xcite . nous montrons que ces modèles sont capables, dans une certaine mesure, de traduire des termes isolés de l'anglais vers le français, mais surtout, de générer un terme à partir de sa définition et de combiner les deux sources d'information. toutefois, ces modèles traduisent mieux les termes français proches des termes anglais. nous étudions deux types de similarité : morphosyntaxique et surfacique (distance d'édition). la similarité surfacique révèle souvent des cognats ou des emprunts, pour lesquels la traduction se rapproche davantage d'une translittération (@xmath0; @xcite . par ailleurs, nos résultats suggèrent une corrélation négative entre la fertilité des termes et la performance des modèles, notamment pour les termes préfixés qui sont sursegmentés par le tokeniseur bpe @xcite . enfin, il est souvent difficile de classer objectivement un terme comme néologique ou lexicalisé @xcite . certains termes de thésaurus sont plus fréquents en corpus et sont alors mieux traduits par les modèles. cette étude ouvre donc un nouveau défi pour le tal, sur une thématique importante pour la diffusion des savoirs en français, et sur laquelle il reste beaucoup à faire, comme nous l'évoquons en conclusion. notre code est disponible à l'adresse : https://github.com/paullerner/neott . ## procédés néologiques et morphologiques notre typologie des néologismes, d'après lieber (2010) et @xcite , repose sur des traits morphosyntaxiques qui peuvent facilement être détectés automatiquement. d'autres typologies existent, voir par exemple @xcite . nous avons retenu les cinq procédés suivants : (i) la préfixation, où un affixe est concaténé au début d'un mot pour en former un nouveau (pré+@xmath1; (ii) la suffixation, où l'affixation se fait à la fin du mot (généraliser+@xmath2; (iii) la composition ordinaire (native compounding), qui compose deux mots indépendants, est plus fréquente en anglais (bench+@xmath3; @xcite ; (iv) la composition néoclassique (ou savante), qui compose uniquement des morphèmes liés (bound morphemes), c'est-à-dire qui ne peuvent agir comme mots indépendants (azo+@xmath4; (v) enfin, la composition syntagmatique, où des syntagmes qui suivent les règles syntaxiques de la langue se lexicalisent et donnent lieu à des termes, souvent non-compositionnels. par exemple, modèle de langue a pris un sens bien plus spécifique que la simple somme du sens individuel de chacun de ses composants. de plus, remarquons que l'insertion n'est pas possible à l'intérieur d'un terme : on dira « modèle de langue préentraîné » et non pas « *modèle préentraîné de langue ». d'autre part, ces figements empêchent souvent une traduction compositionnelle (littéralement, mot-à-mot), par exemple low-resource @xmath5. également, l'anglais modifie fréquemment les noms avec d'autres noms pour former des syntagmes (language modifie model dans language model ; @xcite . ces formes sont alors souvent traduites n p n (language @xmath6; isabelle et al., 2017) ou n a (machine @xmath7. remarquons qu'il y a souvent une adaptation phonologique des morphèmes à leur jonction, et non pas une simple concaténation. remarquons également que plusieurs procédés peuvent être cumulés, ainsi surapprentissage est une préfixation (sur-) d'une suffixation (-age). ces procédés sont représentés à la figure 1, de laquelle sont exclus les flexions, qui ne créent pas de nouveaux lexèmes. 4. remarquons que, contrairement à la grammaire française, l'élément recteur est à droite (azophile se dit d'un composé qui présente une affinité pour un atome d'azote, et pas d'un atome d'azote amoureux ; @xcite . cette figure inclut également des procédés qui ne sont pas pris en compte par notre analyse 6 : (i) la néologie sémantique, où une unité lexicale est associée à un nouveau concept, créant ainsi un homonyme, souvent par transfert métaphorique d'un domaine source à un domaine cible. par exemple, hallucination est désormais utilisé en tal pour désigner des générations infondées de modèles, par analogie avec les hallucinations humaines 7 . certains changements sémantiques suivent une régularité métaphorique @xcite . par exemple, les parties du corps humain sont souvent utilisées pour désigner une partie d'un objet selon sa position (tête d'attention). nous étudierons ce phénomène, non pas selon la forme du terme, puisqu'elle ne change pas, ni par son contexte, dont nous ne disposons pas, mais par la fréquence du terme dans un corpus. (ii) la conversion, ou changement de catégorie morphosyntaxique @xcite , résultant également en un homonyme. par exemple, « une métrique neuronale » où métrique est utilisé comme un nom et non comme un adjectif. nous ne pouvons étudier ce phénomène faute de contexte pour les termes. (iii) la dérivation régressive (back-affixation) qui demande une perspective diachronique pour la différencier des autres affixations (embranchement -@xmath8. (iv) le mot-valisage, qui compose deux lexèmes tronqués (biologie + électronique = bionique). nous ne disposons pas de ressource pour ce procédé par ailleurs relativement rare @xcite . nous n'étudions pas les quatre procédés suivants, bien qu'ils soient fréquents en anglais et en français : (i) les emprunts, que nous cherchons justement à éviter (token est calqué tel quel depuis l'anglais) 8 ; (ii) les troncations, qui sont plus souvent utilisées dans un langage courant voire familier, mais sont moins présentes dans les publications scientifiques (@xmath9; (iii) les créations (coinage), très rares et qui ont allure de nom propre, donc ne doivent pas être traduites (quark qui provient de joyce ; gell-mann, 1964) ; (iv) les sigles et acronymes, pour la même raison (à l'exception d'un éventuel réordonnancement de leurs lettres). nous renvoyons finalement vers @xcite , (lieber, 2010) ou (corbin, 2012) pour une introduction plus complète à la morphologie 9 , couvrant d'autres langues que l'anglais et le français, et donc, d'autres procédés (par exemple les transfixes dans les langues sémitiques). ## méthodes nous étudions trois approches pour traduire des néologismes scientifiques, sachant que la langue cible est toujours le français : (i) traduire le terme anglais isolé, ce qui n'est pas notre intérêt premier mais sert de point de référence ; (ii) générer le terme à partir de sa définition (en français également), la principale nouveauté que nous proposons ; (iii) générer le terme à partir du terme anglais et de sa définition en français, c'est-à-dire en combinant les deux sources d'information. fort heureusement, nous pouvons traiter ces trois sous-tâches de la même manière dans un cadre de génération de texte @xcite . nous adoptons l'approche maintenant standard qui consiste à laisser un llm compléter une amorce (prompt). l'amorce contiendra donc : (i) le terme anglais ; (ii) la définition du terme ; (iii) les deux. remarquons que ces trois approches sont 6. la troncation et le mot-valisage, de par leur irrégularité, ne sont habituellement pas classés comme dérivation et composition, respectivement. toutefois, nous préférons organiser les procédés de façon hiérarchique. ## conclusions et perspectives nous avons présenté une nouvelle approche pour traduire des néologismes scientifiques en exploitant leurs définitions. nos expériences sur les thésaurus franceterme et termium montrent que les grands modèles de langues bloom et croissantllm sont capables d'utiliser cette information pour traduire le terme plus fidèlement, en particulier bloom qui dispose d'une plus grande expressivité. nous avons également montré que ces modèles prédisent souvent une forme de néologisme adéquate mais qu'ils sont pénalisés lorsque la forme diffère entre l'anglais et le français. nous avons également mis en évidence plusieurs limites de ces modèles, qui traduisent mieux les termes lorsque la source et la cible sont surfaciquement proches (des emprunts ou des cognats) ou lorsque la cible apparaît assez fréquemment en corpus. dans ce dernier cas, nous estimons qu'il ne s'agit pas d'un néologisme mais d'un terme lexicalisé. ce phénomène est un travers de nos données d'évaluation : dès lors qu'un terme est présent dans un lexique ou thésaurus, il est institutionnalisé foot_5 , contrairement aux néologismes que l'on peut rencontrer dans une nouvelle publication scientifique. cette analyse devrait être approfondie car nous avons également remarqué que les termes les plus fréquents étaient créés par glissement sémantique, et sont très difficiles à traduire depuis leur définition donc, puisque leur sens n'est pas reflété par leurs composants @xcite . par ailleurs, nos futurs efforts porteront sur une modélisation morphologique des termes et de leurs définitions. en effet, nous avons mis en évidence les limites de la tokenisation bpe, en particulier pour les termes préfixés. une segmentation morphologique pourrait être effectuée par un modèle dédié @xcite ou apprise implicitement, directement à partir des caractères @xcite . d'un point de vue applicatif, notre méthode pourrait être intégrée dans un système de traduction intégrant des lexiques (voir @xcite , pour un état de l'art ou encore @xcite ) ou pourrait servir à suggérer de nouvelles traductions aux lexicographes et traducteurs (pour enrichir franceterme, par exemple).