Améliorer l'analyse des textes sur les réseaux sociaux vietnamiens

L'essor des Réseaux sociaux a changé notre façon de nous exprimer. Des plateformes comme Facebook, Twitter et Instagram produisent une énorme quantité de textes informels et créatifs. Cette communication informelle regorge de slang, d'abréviations et d'erreurs, ce qui rend difficile pour les ordinateurs de comprendre et de traiter. C'est surtout vrai pour des langues comme le vietnamien, où le manque de données étiquetées rend difficile le développement d'outils efficaces pour analyser le texte.

Dans ce contexte, la Normalisation lexicale joue un rôle essentiel. Ce processus transforme les mots non standards en leurs formes correctes, facilitant ainsi l'analyse du texte. Par exemple, transformer "nv" en "nhân viên" (employé) en vietnamien. Cependant, faire cela manuellement prend beaucoup de temps et coûte cher, c'est là qu'intervient notre nouvelle approche.

#Les Défis du Langage des Réseaux Sociaux

Le langage des réseaux sociaux présente plusieurs défis uniques, surtout pour le vietnamien :

1. Utilisation Diversifiée de la Langue : Différentes régions du Vietnam utilisent des mots et des structures différents, compliquant la standardisation.

2. Erreurs et Fautes de Frappe : Beaucoup d'utilisateurs font des fautes d'orthographe ou des typos, ajoutant du bruit aux données.

3. Nouveaux Mots et Slang : Le langage sur les réseaux sociaux évolue souvent, introduisant de nouveaux termes que les dictionnaires traditionnels ne reconnaissent peut-être pas.

4. Changements Rapides : De nouvelles tendances apparaissent rapidement, rendant difficile le maintien d'un vocabulaire cohérent.

5. Influence d'Autres Langues : Les utilisateurs mélangent souvent le vietnamien avec des mots étrangers, ce qui ajoute à la complexité.

Ces défis rendent essentiel de trouver des moyens efficaces de normaliser le texte.

#Le Besoin de la Normalisation Lexicale

La normalisation lexicale est cruciale pour traiter le texte des réseaux sociaux. Elle transforme les mots non standards en formes standards, améliorant la performance de diverses tâches comme l'analyse des sentiments, la traduction et la reconnaissance d'entités. Cependant, les méthodes traditionnelles, qui reposent sur l'étiquetage manuel, ne sont pas pratiques pour les langues à faibles ressources comme le vietnamien.

Pour y remédier, nous proposons un cadre d'étiquetage Faiblement supervisé qui combine diverses méthodes d'apprentissage pour automatiser le processus de normalisation.

#Notre Cadre Proposé

Notre cadre utilise à la fois la faible supervision et l'apprentissage semi-supervisé pour améliorer le processus d'étiquetage. Cela permet :

1. Création Efficace de Données d'Entraînement : En utilisant des étiquettes faibles générées par des règles et des algorithmes, nous pouvons constituer un plus grand ensemble de données sans un travail manuel intensif.

2. Amélioration de la Précision de Normalisation : En étiquetant automatiquement les données, nous pouvons obtenir de meilleurs résultats dans la transformation des mots non standards en leurs formes correctes.

3. Gestion de la Variabilité : Notre méthode peut s'adapter au langage qui change rapidement utilisé sur les réseaux sociaux.

Le cadre se compose de deux composants principaux : le modèle Étudiant et le modèle Enseignant.

#Le Modèle Étudiant

Le modèle Étudiant est formé sur des données étiquetées pour apprendre à normaliser les mots. Ce modèle est construit à l'aide de modèles linguistiques pré-entraînés spécialement conçus pour le vietnamien. Nous expérimentons avec trois modèles : ViSoBERT, PhoBERT et BARTpho, pour voir lequel fonctionne le mieux.

#Le Modèle Enseignant

Le modèle Enseignant aide à améliorer le modèle Étudiant en fournissant des étiquettes faibles supplémentaires à l'aide d'une combinaison de règles et d'heuristiques. Il intègre les prédictions de diverses sources pour générer des étiquettes finales pour les données non étiquetées.

#Données et Méthodologie

#Sources de Données

Notre principal ensemble de données, ViLexNorm, est rassemblé à partir de plateformes de médias sociaux vietnamiennes populaires comme Facebook et TikTok. Il contient des paires de phrases originales et leurs versions normalisées, fournissant une base solide pour notre cadre.

#Préparation des Données

Avant d'alimenter les modèles, nous prétraitons les données pour garantir la cohérence et l'exactitude, y compris :

• Prétraitement Basique : Cela consiste à convertir le texte en minuscules et à séparer la ponctuation et les émojis pour éviter les variations inutiles.

• Anonymisation : Nous masquons les informations sensibles pour protéger la vie privée des utilisateurs.

• Segmentation des Mots : Étant donné que le vietnamien n'utilise pas efficacement les espaces pour séparer les mots, nous mettons en œuvre un outil de segmentation des mots.

• Tokenisation : Après avoir segmenté les mots, nous divisons le texte en tokens, qui peuvent être des mots individuels ou de la ponctuation.

#Entraînement des Modèles

Nous entraînons les modèles en utilisant une combinaison d'ensembles de données étiquetées et non étiquetées, en appliquant notre cadre faiblement supervisé de manière itérative pour affiner les prédictions.

#Expériences et Résultats

#Métriques d'évaluation

Pour évaluer notre cadre, nous utilisons plusieurs métriques :

• Précision : Sur tous les mots que le modèle prédit à normaliser, combien sont corrects ?

• Rappel : Sur tous les mots qui ont besoin de normalisation, combien le modèle a-t-il correctement identifiés ?

• F1-score : Un équilibre entre précision et rappel, nous donnant un score unique pour évaluer la performance globale.

• Exactitude : La correction globale des prédictions du modèle.

#Vue d'Ensemble des Résultats

Nos expériences montrent que notre cadre fonctionne beaucoup mieux que les méthodes traditionnelles. Par exemple, BARTpho, l'un de nos modèles, a atteint un F1-score de 84,94 % et maintenu un taux d'exactitude élevé pour les mots non normalisés (99,22 %).

#Comparaison avec les Méthodes de Base

Lorsqu'on les compare à des modèles entraînés uniquement sur l'ensemble de données original ou à ceux utilisant des méthodes d'auto-formation, notre approche faiblement supervisée a constamment donné de meilleurs résultats.

#Impact sur les Tâches en Aval

L'efficacité de la normalisation lexicale peut être vue dans diverses tâches de traitement du langage naturel. Par exemple, dans la détection de discours de haine, la normalisation a amélioré la précision de 3,29 %. Des améliorations similaires ont été observées dans des tâches comme la reconnaissance des émotions et la détection de spam.

#Conclusion

En résumé, notre cadre faiblement supervisé pour la normalisation lexicale améliore considérablement la capacité à traiter le texte des réseaux sociaux Vietnamiens. En automatisant le processus d'étiquetage, nous réduisons le besoin d'une intervention manuelle extensive tout en atteignant une haute précision de normalisation. Cela peut ouvrir la voie à de nouvelles avancées dans le traitement du langage naturel, surtout pour les langues à faibles ressources.

#Travaux Futurs

En regardant vers l'avenir, plusieurs domaines se démarquent pour la recherche future :

1. Amélioration de la Faible Supervision : Nous pouvons affiner nos règles et heuristiques pour améliorer encore la précision de l'étiquetage.

2. Tests avec d'Autres Langues : Notre cadre peut être appliqué à d'autres langues à faibles ressources, explorant son adaptabilité.

3. Évaluation de Données Non Vues : En créant des systèmes d'évaluation plus robustes, nous pouvons mieux comprendre la performance de notre cadre sur des données qu'il n'a jamais rencontrées.

4. Exploration de Nouveaux Algorithmes : Au fur et à mesure que la technologie évolue, l'incorporation de nouvelles techniques pourrait encore améliorer les capacités de notre cadre.

Avec ces améliorations, nous visons à faire des avancées significatives dans le domaine du traitement du langage naturel, en particulier pour les langues qui ont été historiquement sous-servies.