Système de traduction automatique neuronale français-mongol (Historique, mise en place et évaluations) (French-Mongolian Neural Machine Translation System (History, Implementation, and evaluations)) (2022)

Abstract: La traduction automatique (abrégé ci-après TA) connaît actuellement un développement rapide, pendant lequel les langues peu dotées semblent pourtant moins développées. En effet, il existe moins de recherches sur ces dernières. Notamment, aucune recherche publiée n’a été trouvée sur la paire de langues français-mongol. Cet article entame une nouvelle étape dans les recherches en TA pour cette paire de langues peu dotée. Nous décrivons l’historique de la TA et en établissons un état de l’art pour le mongol. Ensuite, nous nous employons à mettre en place notre propre système de TA à partir des outils et ressources open source. Outre l’évaluation automatique comme méthode pour apprécier sa performance, nous concevons une méthode d’évaluation humaine originale nommée « IFF » permettant de mieux connaître les forces et les faiblesses de notre système par rapport à des moteurs de traduction commerciaux.

## introduction de nos jours, la traduction automatique fait des progrès technologiques rapides en réponse au besoin des échanges internationaux. néanmoins, elle ne fonctionne de manière satisfaisante que pour des langues parlées par un grand nombre de locuteurs et représentant un marché économique pour les grandes entreprises technologiques telles que l'anglais, le chinois et le français. en ce qui concerne les langues moins parlées ou minoritaires, la langue mongole dans le cas de notre article, son développement fait face à de nombreux défis car il existe moins de recherches dessus, par exemple, à notre connaissance, aucune recherche n'a été publiée sur la paire de langues français-mongol. l'objectif de notre travail est donc d'entamer une nouvelle étape dans les recherches en traduction automatique pour cette paire de langues peu dotée, tout en utilisant les techniques d'apprentissage automatique, les outils et les données open source existants afin de construire notre propre système de traduction français-mongol. nous proposons d'abord en section 2 un récapitulatif de l'historique de la ta et nous établissons en section 3 un état de l'art de la ta du mongol. ensuite, nous décrivons en section 4 une expérimentation qui consiste à entraîner des modèles de traduction automatique neuronale pour la paire de langues français-mongol à partir d'un corpus parallèle open source récupéré sur opus 1 . les modèles sont appris avec l'outil opennmt 2 . après cela, nous réalisons deux évaluations automatiques et concevons une méthode d'évaluation humaine nommée « iff » pour rapporter en section 5 les forces et les faiblesses de nos modèles de traduction par rapport à des moteurs commerciaux. ## historique de la traduction automatique le développement de la traduction automatique a connu des hauts et des bas. nous proposons dans la figure 1 3 un historique des travaux importants avec les méthodologies foot_0 correspondantes. à l'heure actuelle, les méthodes à base de transformer sont l'état de l'art dans le domaine de la ta en termes de qualité et d'efficacité. il est à noter que pour l'instant les travaux qui suivent se basent fondamentalement sur transformer et n'apportent pas de grands changements sur l'architecture. 1 opus : the open parallel corpus, disponible sur : https://opus.nlpl.eu/ 2 opennmt, disponible sur : https://opennmt.net/ 3 nota bene : la figure 1 est un des fruits de notre travail après la lecture de nombreux travaux liés. ceci a pour but de visualiser l'évolution de la ta. ## conclusion et perspectives dans cet article, nous avons décrit l'historique de la traduction automatique, présenté la langue mongole et défini un état de l'art concernant la traduction automatique pour la paire de langues peu dotée, français-mongol. faute de recherches connexes, nous avons entamé une nouvelle étape dans le domaine de ta en développant notre propre système (quatre modèles) de traduction automatique neuronale français-mongol. ce développement s'est avéré être coûteux en temps et en moyens. d'abord, nous avons trouvé des données sur la paire français-mongol qu'il a fallu préparer. après l'entraînement, nous avons ensuite effectué deux évaluations avec la métrique automatique populaire, bleu. mais nous ne nous en sommes pas contentés et avons en outre proposé « iff », une métrique originale pour l'évaluation humaine en vue de mieux comprendre les forces et les faiblesses de notre système, ce qui a requis un grand investissement du temps et des ressources humaines. notre travail n'échappe pas à certaines limites, que nous résumons ici en trois points :