Classification automatique des procédés de traduction (Automatic Classification of Translation Processes) (2019)

Abstract: En vue de distinguer la traduction littérale des autres procédés de traduction, des traducteurs et linguistes ont proposé plusieurs typologies pour caractériser les différents procédés de traduction, tels que l’équivalence idiomatique, la généralisation, la particularisation, la modulation sémantique, etc. En revanche, les techniques d’extraction de paraphrases à partir de corpus parallèles bilingues n’ont pas exploité ces informations. Dans ce travail, nous proposons une classification automatique des procédés de traduction en nous basant sur des exemples annotés manuellement dans un corpus parallèle (anglais-français) de TED Talks. Même si le jeu de données est petit, les résultats expérimentaux sont encourageants, et les expériences montrent la direction à suivre dans les futurs travaux.

## introduction les procédés de traduction sont étudiés depuis longtemps @xcite @xcite . ils distinguent les traductions littérales des autres procédés de traduction au niveau sous-phrastique. prenons comme exemple ces deux traductions humaines non littérales : la première traduction préserve exactement le sens, où l'expression figée à la hauteur de possède un sens figuré « capable de résoudre » ; en revanche, la deuxième traduction est plus compliquée, où il existe une inférence textuelle entre le segment source et la traduction. de notre côté, en nous basant sur les théories développées en traduction, nous avons annoté et analysé manuellement un corpus parallèle anglais-français de ted talks. ce travail nous permet de proposer une typologie de procédés de traduction adaptée à notre corpus, ainsi que d'établir le guide d'annotation. dans cet article, nous présentons une classification automatique des procédés de traduction en utilisant ce corpus annoté. après avoir présenté les travaux précédents (section 2), nous décrivons l'annotation manuelle et le jeu de données (section 3). la section 4 présente les traits exploités pour la classification automatique et la section 5 montre les résultats et les analyse. la conclusion et les perspectives suivent dans la section 6. la similarité entre les mots. ils mesurent l'équivalence sémantique entre les phrases afin de guider le filtrage. contrairement à ces efforts qui ont lieu au niveau phrastique et effectuent une décision binaire, nous classifions automatiquement différents procédés de traduction au niveau sous-phrastique à partir d'exemples annotés manuellement. ceci permettra d'identifier certains procédés de traduction qui peuvent provoquer des divergences sémantiques, tandis que d'autres conservent le sens original. ## annotation manuelle et description des données afin de modéliser les choix de traduction effectués par les traducteurs humains au niveau sousphrastique, nous avons annoté un corpus parallèle trilingue (anglais-français, anglais-chinois) de ted talks 3 en procédés de traduction @xcite . le corpus est composé de transcriptions et de traductions humaines de présentations orales. nous choisissons ce genre spécifique parce que plusieurs domaines sont couverts dans les présentations, et la diversité des phénomènes de traduction est entre celle présente dans les corpus littéraires et techniques. l'accord inter-annotateur kappa @xcite pour annoter le corpus de contrôle anglais-français et anglais-chinois est de 0,67 et 0,61, tous proches du seuil pour être suffisant 4 . cela indique que la tâche de l'annotation manuelle est complexe. nous présentons dans la ## l'ingénierie des traits pour la classification automatique nous avons exploité quatre groupes de traits ci-dessous pour le couple anglais-français. les jeux d'étiquettes des deux langues pour l'analyse morpho-syntaxique, l'analyse syntaxique en constituant et en dépendance ont été convertis en trois jeux unifiés et compacts @xcite . 3. https://www.ted.com/ 4. la valeur minimum pour atteindre un accord suffisant est de 0,61. 5. notez qu'il existe d'autres règles d'annotation détaillées dans le guide d'annotation. 6. les étiquettes de mots pleins contiennent : adj, adv, noun, propn, verb. si un segment ne contient aucun mot plein, nous utilisons le segment original. procédé définition et exemple typique littéral traduction mot à mot. (3771) certain kinds @xmath1; une traduction mot à mot est possible mais le traducteur exprime différemment, sans changer le sens ni les catégories grammaticales. (289) back @xmath2. (289) unless something @xmath3, 1989) ; changement du point de vue ; changement du sens possible. (195) that scar has stayed with @xmath4, ce qui peut rendre l'alignement de mots difficile. (53) this is a completely unsustainable @xmath5, le traducteur utilise ce dernier. (86) as we sit here in ... → alors que nous sommes à ... particularisation le mot ou l'expression source peut être traduit en plusieurs mots ou expressions cibles avec un sens plus spécifique. le traducteur en choisit un selon le contexte. (215) they have a @xmath6, exemple typique et nombre d'instances des procédés de traduction à classifier automatiquement. surface 3) le nombre de tokens dans les deux segments (l e , l f ), le ratio de ces nombres (l e /l f , l f /l e ), la distance levenshtein (levenshtein, 1966) entre les segments. analyse syntaxique 4) l'analyse syntaxique en constituant est faite par bonsai (candito et al., 2010) pour le français, par stanford corenlp pour l'anglais 7 . nous comparons les étiquettes pos pour un couple de mots ; les étiquettes du noeud non terminal pour un couple de segments ; la catégorie des étiquettes (i.e. @xmath7. 5) l'analyse syntaxique en dépendance est faite par stanford corenlp pour les deux langues afin de partager le même jeu d'étiquettes. à l'intérieur des segments, nous comptons le nombre d'occurrence de chaque relation de dépendance. à l'extérieur des segments, parmi les mots liés en dépendance dans chaque langue, nous gardons ceux qui sont manuellement alignés préalablement. ensuite, nous comptons le nombre d'occurrence de chaque relation de dépendance que les mots à l'intérieur du segment entretiennent avec ces mots de contexte. ressource externe 6) nous calculons la similarité cosinus entre les plongements provenant de conceptnet numberbatch (speer et al., 2017). cette ressource est multilingue et le système basé sur conceptnet a remporté la première place dans la tâche "similarité sémantique lexicale multilingue et cross-lingue" de semeval2017 (camacho-collados et al., 2017; speer & lowry-duda, 2017). 7. pour l'analyse en constituant, bonsai est beaucoup plus rapide que stanford corenlp et a moins d'erreurs évidentes. certaines expressions multi-mots ont leur propre plongement dans cette ressource. sinon, nous calculons la moyenne des plongements sur seulement les mots pleins. les mêmes traits ont été calculés pour les segments lemmatisés 8 . 7) la ressource conceptnet fournit des assertions sous forme de triplet : un couple de mots ou expressions liés par une relation 9 . dans cette ressource multilingue, nous vérifions si un couple anglais-français est directement lié ; indirectement lié par un autre segment français ou simplement pas lié. trois formes sont testées : forme originale, forme lemmatisée et forme lemmatisée filtrée. 10 8) sur la forme lemmatisée filtrée, nous calculons le pourcentage des tokens bilingues qui sont liés avec une relation de dérivation, en basant sur la ressource conceptnet. par exemple deceptive et illusion ne sont pas directement liés dans la ressource, mais tous les deux sont liés à illusoire. ainsi nous considérons qu'il existe un lien de dérivation entre eux. alignement de mot pour ce groupe de traits, nous avons exploité la table de probabilité de traduction lexicale générée par l'outil statistique d'alignement de mots berkeley word aligner (liang et al., 2006), entraîné sur un corpus parallèle anglais-français combiné de ted talks et d'une partie du corpus paracrawl 11 (au total 1.8m de couples de phrases et 41m de tokens anglais) : 9) l'entropie des distributions de probabilités de traduction lexicale (gray, 1990; carl & schaeffer, 2017) : calculée selon cette équation : h(x) = i p (x i )i(x i ) =i p (x i )log e p (x i ). nous calculons l'entropie moyenne sur des mots pleins. une entropie plus grande indique que les mots possèdent des sens plus généraux ou qu'ils sont polysémiques. le même trait est calculé sur les mots pleins lemmatisés. 10) la pondération lexicale bidirectionnelle sur les mots pleins, en supposant un alignement de mots n-m (a) entre deux segments (ē et f ). selon l'équation proposée par koehn et al. (2003) 12 , pour calculer la pondération lexicale directe, chacun des mots anglais e i est généré par des mots étrangers alignés f j avec la probabilité de traduction lexicale w(e i |f j ). et de même pour la pondération lexicale inverse lex( f |ē, a). les mêmes traits ont été calculés pour les mots pleins lemmatisés. ce trait pourrait refléter la confiance de l'alignement entre les deux segments. 11) la somme de différence de probabilités de traduction lexicale entre la traduction humaine et la traduction la plus probable selon la table de probabilité. pour chaque mot source, nous prenons le mot cible dans la traduction humaine avec la plus grande probabilité. par exemple pour la paire @xmath8, la traduction la plus littérale est alternatives avec une probabilité de 0,4. dans la traduction humaine, le mot solutions possède la plus grande probabilité, mais qui est seulement 0,07. selon cette méthode, nous comptons aussi les mots non alignés pour calculer un ratio sur le nombre total de tokens de chaque côté. ces traits ont été calculés dans les deux directions de traduction. le nombre d'instances pour la validation croisée est assez limité, nos expériences utilisant des classifieurs d'apprentissage statistique obtiennent de meilleurs résultats qu'avec les réseaux neuronaux @xcite . la boîte à outils scikit-learn @xcite est utilisée pour entraîner différents classifieurs 13 . le nombre d'instances de non_littéral (1127) est seulement un tiers de littéral (3771). compte tenu de cet écart, nous avons évalué les classifieurs sous plusieurs configurations : (a) six classes (littéral, équivalence, généralisation, particularisation, modulation, contient_transposition), où littéral contient toutes les instances, ou 200 instances pour une distribution approximativement équilibrée 14 . (b) deux classes (littéral et non_littéral), avec trois répartitions (3 :1, 2 :1, 1 :1) (c) cinq classes : seulement les catégories non littérales. ces classifieurs ont été entraînés : randomforest, multilayer perceptron, logistic regression, support vector machine, k-nearest neighbors, decision tree, bernoulli naive bayes, multinomial naive bayes et gaussian naive bayes. pour chaque configuration, nous avons optimisé les hyperparamètres de ces classifieurs 15 . l'évaluation est menée par une validation croisée à cinq plis (en utilisant stratifiedkfold), selon les mesures de l'exactitude (accuracy) moyenne, la f-mesure micro-moyenne et macro-moyenne @xcite . les résultats sous différentes configurations sont récapitulés dans la nous essayons d'abord une classification directe en six classes. les résultats de notre classifieur dépassent largement ceux du classifieur dummy. en revanche, la difficulté de la tâche en multi-classe est aussi reflétée dans la distribution approximativement équilibrée. ainsi nous décidons de diviser le problème : effectuer d'abord une classification binaire, suivi par une classification multi-classe parmi les catégories non littérales. pour la classification binaire, les deux meilleurs classifieurs sont randomforest et multilayer perceptron. en plus, randomforest est meilleur que les deux assemblés par la méthode hard voting ou soft voting. de la distribution naturelle (3 :1) à la distribution équilibrée (1 :1), la f-mesure moyenne pour la classe non_littéral augmente de 0,78 à 0,88. nous continuerons à tester cette tendance quand un jeu de données plus large sera disponible. une analyse des erreurs sur la distribution 3 :1 montre que parmi les 290 instances non_littéral classifiées en littéral, 117 sont de classe équivalence. cela indique que ces deux classes sont difficiles à distinguer pour le classifieur. l'exactitude la plus élevée pour la classification entre les classes non littérales est de 55,10%. des fmesure moyennes sur les cinq plis pour chaque classe sont : équivalence (0,51), généralisation (0,25), particularisation (0,56), modulation (0,36) et contient_transposition (0,68). la catégorie généralisation contient beaucoup moins d'instances que les autres catégories, qui nécessite une augmentation ; il existe beaucoup de confusion entre modulation et les autres catégories, qui suggère une amélioration du guide d'annotation ; la confusion existe aussi entre équivalence et contient_transposition. avec le meilleur classifieur randomforest, nous avons effectué une étude d'ablation de traits. pour la classification binaire, le groupe de traits alignement de mot contribue le plus. pour la classification en cinq classes, la combinaison de tous les traits sauf le groupe ressource externe génère le meilleur résultat (exactitude moyenne 55,20%), où les groupes analyse morpho-syntaxique et analyse syntaxique contribuent plus. en général, des traits en nombre réel ont des meilleures performances que 14. des instances de littéral ont été extraites au hasard pour les configurations a et b. 15. pour trouver les meilleurs hyperparamètres, 10% de données sont séparées comme test, et une validation croisée à trois plis est exécutée sur 90% de données d'entraînement.