Extraction de lexiques bilingues à partir de corpus comparables spécialisés à travers une langue pivot (Bilingual lexicon extraction from specialized comparable corpora using a pivot language) (2016)

Abstract: L’extraction de lexiques bilingues à partir de corpus comparables se réalise traditionnellement en s’appuyant sur deux langues. Des travaux précédents en extraction de lexiques bilingues à partir de corpus parallèles ont démontré que l’utilisation de plus de deux langues peut être utile pour améliorer la qualité des alignements extraits. Nos travaux montrent qu’il est possible d’utiliser la même stratégie pour des corpus comparables. Nous avons défini deux méthodes originales impliquant des langues pivots et nous les avons évaluées sur quatre langues et deux langues pivots en particulier. Nos expérimentations ont montré que lorsque l’alignement entre la langue source et la langue pivot est de bonne qualité, l’extraction du lexique en langue cible s’en trouve améliorée.

## introduction l'extraction de lexiques bilingues à partir de corpus comparables se heurte à des difficultés majeures lorsqu'il s'agit de travailler en domaine spécialisé. la première de ces difficultés est liée à la quantité de données mobilisables en domaine spécialisé (autour d'un million de mots) qui est bien moindre que celles mobilisables en domaine de langue générale (autour de dizaines, voire de centaines de millions de mots) @xcite . la seconde difficulté concerne la qualité des ressources disponibles lorsqu'il s'agit en particulier de s'émanciper de l'anglais. dans cette situation, la constitution d'un corpus comparable peut poser problème et les dictionnaires bilingues nécessaires au processus d'alignement peuvent ne pas exister ou être de qualité médiocre. actes de la conférence conjointe jep-taln-recital 2016, volume 2 : taln dans le cadre de l'aide à la constitution automatique de lexiques bilingues à partir de corpus comparables spécialisés, nous souhaitons étudier si le passage par une langue pivot est une alternative possible dans le cas où les ressources pour les deux langues considérées manquent. l'intervention d'une troisième langue au processus d'alignement permettrait de bénéficier d'informations lexicales supplémentaires apportées par la langue pivot. notre hypothèse est que lorsque l'alignement bilingue initial implique des corpus en langue source ou en langue cible de qualité médiocre, ainsi qu'un dictionnaire bilingue, soit de taille réduite, soit de qualité incertaine car obtenu par triangulation, il n'est pas réaliste d'espérer obtenir des lexiques bilingues spécialisés de bonne qualité. l'ajout d'une langue pour laquelle nous aurions à disposition des ressources de qualité satisfaisante devrait améliorer la qualité la traduction de la langue source vers la langue cible. dans cette optique, nous pensons que l'anglais est un bon candidat en tant que langue pivot, dû à la grande disponibilité de ressources gratuites et, qui plus est, de bonne qualité. cet article s'organise de la façon suivante : nous expliquons dans un premier temps les méthodes existantes pour l'extraction de lexiques bilingues en section 2. nous décrivons ensuite nos méthodes expérimentales à base de corpus pivots en section 3. en section 4, nous présentons les ressources langagières utilisées dans le cadre de cet article. enfin, nous discutons des bénéfices des méthodes présentées en section 5 et des possibles améliorations et perspectives en sections 6 et 7 1 . ## extraction de lexiques bilingues initialement conçue pour les corpus parallèles @xcite et en raison de la rareté de ce type de ressources @xcite , l'extraction de lexiques bilingues s'est ensuite réalisée à partir de corpus comparables plus accessibles @xcite . un algorithme largement répandu réalisant des alignements bilingues à partir de corpus comparables est la méthode standard @xcite basée sur la notion de vecteurs de contexte. de nombreuses implémentations existent afin de la mettre en oeuvre @xcite @xcite . un vecteur de contexte w est, pour un mot donné w, la représentation de ses contextes ct 1 . . . ct n où à chaque contexte est associé le nombre de cooccurrences a(ct i ) identifiées dans le corpus entier. dans cette approche, les vecteurs de contexte sont calculés à la fois dans les corpus en langue source et cible. ils sont également normalisés en utilisant des mesures d'association. ensuite, à l'aide d'un dictionnaire bilingue, le vecteur de contexte d'un mot à traduire est transféré de la langue source vers la langue cible en traduisant chacun de ses éléments. la similarité entre le vecteur de contexte transféré w et tous les vecteurs de contexte en langue cible t aboutit à la création d'une liste de traductions candidates classées par ordre de similarité. le rang de chaque traduction candidate est déterminé en fonction de la similarité entre les vecteurs de contexte. ainsi, plus deux vecteurs sont similaires, meilleure est classifiée la traduction correspondante. les travaux actuels dans ce domaine se penchent sur l'amélioration de la qualité du lexique bilingue extrait. nous pouvons par exemple citer l'utilisation d'un thesaurus bilingue @xcite , l'implication dans le processus de méthodes prédictives pour le comptage des cooccurrences @xcite ou encore l'utilisation de corpus déséquilibrés @xcite . pour pallier le manque de données mobilisables, hazem & morin (2013) proposent de mettre en oeuvre des techniques de ré-estimation de cooccurrences, tandis que @xcite militent pour l'exploitation de corpus comparables déséquilibrés (c'est-à-dire un corpus ne comportant pas la même quantité de données entre les deux langues) de manière à tirer parti de la richesse de la langue la mieux dotée du corpus. de plus, l'utilisation d'une langue pivot a été expérimentée en traduction automatique pour l'amélioration de l'alignement exploitant des corpus parallèles @xcite @xcite @xcite . nous pouvons aussi mentionner nos premiers travaux sur l'alignement de terminologies à partir de corpus comparables exploitant un dictionnaire pivot @xcite . cependant, aucune recherche, à notre connaissance, n'a été menée pour l'utilisation du corpus pivot d'une troisième langue, notamment l'utilisation des vecteurs de contexte de la langue pivot. c'est l'objet de cette étude. ## alignement avec une troisième langue nous présentons deux méthodes originales dérivant de la méthode standard @xcite et impliquant une troisième langue. nous présumons que le dictionnaire bilingue nécessaire est indisponible, inexistant ou connu comme étant de piètre qualité. nous supposons également que les dictionnaires source/pivot et pivot/cible sont de bonne qualité, car impliquant une langue pivot riche en ressources, et nous parions sur la qualité des ressources du troisième corpus. nous espérons ainsi tirer parti de ces ressources pour améliorer les résultats finaux. nous rappelons que l'extraction bilingue à partir de corpus comparables fournit en sortie une liste ordonnée de traductions candidates qui peut être très longue. la principale difficulté à résoudre avec l'ajout d'une troisième langue portera sur l'exploitation de ces traductions candidates. ## ressources multilingues dans cette étude, nous réalisons l'extraction de traductions candidates à partir de toutes les paires de langues à partir/vers l'anglais, le français, l'allemand et l'espagnol et impliquant l'anglais ou le français comme langue pivot. l'utilisation de l'anglais comme langue pivot est motivée par le fait que celle-ci est la langue par défaut pour laquelle un très grand nombre de ressources sont disponibles. d'autre part, l'utilisation du français aussi comme langue pivot est motivée par la qualité des ressources (corpus et dictionnaires) à notre disposition. ## conclusion nous avons fait l'hypothèse qu'une troisième langue pouvait améliorer les résultats de l'alignement de terminologies à partir de corpus comparables lorsque les ressources n'étaient pas de bonne qualité. nous avons présenté une méthode utilisant un corpus pivot et montré que le problème de la dépendance envers la qualité des ressources peut être surmontée en passant via une troisième langue techniquement plus riche, telle l'anglais par exemple. en outre, il ressort également que les améliorations sont plus importantes lorsqu'un corpus pivot déséquilibré -c'est-à-dire plus volumineux en termes de ressources -est utilisé. enfin, nous avons remarqué que selon les paires de langues, le nombre de traductions candidates obtenues en langue pivot doit être limité pour optimiser les améliorations. dans nos travaux futurs, nous essaierons d'adapter le corpus et le dictionnaire pivots à l'alignement de termes complexes à partir de corpus comparables. nous pensons en effet que les méthodes actuelles pour l'alignement de termes complexes de deux mots ou plus, les méthodes compositionnelles et semi-distributionnelles, sont adaptables à l'utilisation de ressources provenant d'une troisième langue.