Normalisation automatique du vocabulaire source pour traduire depuis une langue à morphologie riche (Learning Morphological Normalization for Translation from Morphologically Rich Languages) (2017)

Abstract: Lorsqu’ils sont traduits depuis une langue à morphologie riche vers l’anglais, les mots-formes sources contiennent des marques d’informations grammaticales pouvant être jugées redondantes par rapport à l’anglais, causant une variabilité formelle qui nuit à l’estimation des modèles probabilistes. Un moyen bien documenté pour atténuer ce problème consiste à supprimer l’information non pertinente de la source en la normalisant. Ce pré-traitement est généralement effectué de manière déterministe, à l’aide de règles produites manuellement. Une telle normalisation est, par essence, sous-optimale et doit être adaptée pour chaque paire de langues. Nous présentons, dans cet article, une méthode simple pour rechercher automatiquement une normalisation optimale de la morphologie source par rapport à la langue cible et montrons que celle-ci peut améliorer la traduction automatique.

## introduction traduire depuis une langue source à morphologie riche comme le tchèque ou le russe vers une langue plus analytique comme l'anglais conduit à de nombreuses difficultés dues à d'importantes divergences dans les systèmes linguistiques de ces paires de langues. les langues morphologiquement riches considérées dans cet article ont des tendances synthétiques, ce qui signifie qu'elles marquent généralement de l'information grammaticale dans des terminaisons de mots, comme le cas qui signale la fonction grammaticale du mot dans la phrase. un tel phénomène est inexistant en anglais, où la fonction du mot est le plus souvent marquée par un ordre des mots particulier (le sujet est situé à gauche du verbe) ou par une préposition. ces divergences témoignent d'un manque de symétrie manifeste entre ces deux types de langues. ainsi, alors que du côté source les adjectifs varient en genre, nombre et cas, leur traduction anglaise est invariable. de telles différences affectent négativement la qualité de la traduction de différentes manières : nous présentons (section 2) un modèle simple et indépendant de la langue étudiée qui permet de réaliser une telle normalisation en regroupant automatiquement les formes sources qui tendent à être traduites par les mêmes mots cibles 2 . cette similarité de traduction est mesurée par l'entropie de la distribution des mots cibles e alignés à un mot source f : h(e| f ). les résultats expérimentaux obtenus pour la traduction du tchèque et du russe vers l'anglais et le français (section 3.2) montrent que cette procédure de classification améliore la qualité de la traduction. nous proposons enfin à la section 4 une description détaillée des classes obtenues avec notre modèle. nous explicitons dans un premier temps l'intuition de notre méthode dans le cas simple où le corpus ne contient qu'un lemme pour chaque pdd. nous notons respectivement f l'ensemble des mots-formes (ou des positions dans le paradigme) pour ce lemme et e la totalité du vocabulaire anglais. l'entropie conditionnelle du modèle de traduction est alors : le gain d'information correspond à la différence entre la combinaison des entropies des classes f 1 et f 2 avant et après la fusion en f . si les mots sources correspondants ont une distribution semblable sur les mots cibles, le gain d'information est positif, tandis que quand leurs traductions sont différentes, il est négatif et leur fusion conduit à une perte d'information. notons que l'entropie totale h(e|f) du modèle de traduction peut être recalculée de manière incrémentale après la fusion de la paire ( f 1 , f 2 ) par : 3. ainsi, le mot tchèque autem (en voiture) est représenté par : auto+nom+neutre+singulier+instrumental. 4. le gain d'information prend une valeur entre -1 et 1. ## résultats expérimentaux nous évaluons le modèle de normalisation de la morphologie sur une tâche de traduction pour trois paires de langues : tchèque-anglais, russe-anglais et tchèque-français. notons que cette dernière paire comprend deux langues à morphologie riche. ## évaluation qualitative du modèle nous proposons dans cette dernière section une analyse de la classification obtenue à l'aide de notre modèle, en mettant notamment en évidence l'influence exercée par la langue cible sur ce processus. ## conclusion nous avons présenté une méthode simple et indépendante de la paire de langue étudiée pour déduire la normalisation d'une langue à morphologie riche par rapport à une langue cible qui consiste à regrouper dans une même classe des mots qui partagent la même traduction. nous avons montré que cette méthode améliore la qualité de la traduction automatique. à l'avenir, nous projetons d'aborder le sujet de la traduction dans la direction opposée, vers la langue à morphologie riche, ce qui exige une étape de post-traitement succédant à la traduction vers une langue normalisée. en effet, il convient dans ce cas de prédire les mots-formes en sélectionnant la bonne cellule dans la classe prédite par le système de traduction.