Avancées dans la reconnaissance d'entités nommées pour le dialecte bavarois

La Reconnaissance d'entités nommées (NER) est une tâche clé pour comprendre et traiter le texte dans les langues. Ça se concentre sur l'identification et la classification des éléments clés, comme les noms de personnes, de lieux, d'organisations et d'autres catégories spécifiques dans le matériel écrit. Par contre, il n'y a pas beaucoup de ressources pour reconnaître les entités nommées dans les dialectes, surtout en bavarois, un dialecte régional allemand.

Dans ce travail, on présente un nouveau jeu de données pour reconnaître les entités nommées en bavarois. Ce jeu de données inclut 161 000 mots tirés d'articles Wikipédia bavarois et de tweets. L'objectif est de combler le manque de ressources pour les dialectes en fournissant des Annotations de haute qualité, comme celles déjà disponibles pour l'allemand standard.

Le dialecte bavarois diffère de l'allemand standard de plusieurs façons. Ça inclut des différences de vocabulaire, de grammaire et de la manière dont les entités nommées sont exprimées. Pour étudier ce dialecte de plus près, on a mis en place des Expériences en utilisant nos données bavaroises avec des ensembles de données en allemand standard. Ça nous permet de voir comment nos modèles se débrouillent dans un dialecte spécifique par rapport à des formes de langue plus courantes.

#Création du jeu de données NER Bavarois

Notre jeu de données bavarois se compose de tokens collectés à partir de deux types de sources : des articles Wikipédia et des tweets. Les articles Wikipédia sont formels, bien structurés et mis à jour par de nombreux contributeurs, ce qui en fait une source fiable. En revanche, les tweets sont informels, courts et offrent un style d'écriture différent qui reflète la conversation quotidienne.

Pour ce projet, on a choisi 40 pages Wikipédia bavaroises qui couvrent un large éventail de sujets. On a extrait les 1500 premiers tokens de chaque article pour notre jeu de données. Collecter des tweets était plus compliqué. On a commencé par rassembler une liste d'utilisateurs Twitter bavarois et on a élargi à leurs amis et abonnés. Au total, on a collecté plus de 4 400 tweets de 151 utilisateurs entre février et mai 2023.

On a veillé à ce que notre jeu de données soit riche en entités nommées. Pour ça, on a classé les tweets en différentes catégories comme bavarois, allemand ou incompréhensible. Seuls les tweets principalement en bavarois ont été gardés pour notre jeu de données final.

#Annotation et Accord

Le processus d'annotation impliquait trois étudiants diplômés avec des backgrounds en linguistique computationnelle. L'un de ces étudiants était un locuteur natif bavarois, ce qui a aidé à s'assurer que le dialecte était bien capturé.

Chaque annotateur a travaillé indépendamment sur une partie des données. Pour garantir la qualité, on avait des réunions bihebdomadaires pour discuter et résoudre les différences de compréhension. Après la période de formation initiale, deux annotateurs ont continué à travailler sur l'annotation de différents documents.

Après notre travail d'annotation, on a mesuré à quel point les annotateurs étaient d'accord entre eux. On a trouvé des niveaux d'accord élevés, ce qui indique qu'on a constamment identifié les entités nommées dans l'ensemble de données. C'est crucial pour développer un système NER fiable.

#Comparaison du Bavarois avec l'Allemand Standard

Pour comprendre comment le bavarois diffère de l'allemand standard, on a réalisé diverses comparaisons. On a examiné le vocabulaire utilisé dans les deux dialectes et on a trouvé des différences claires. Par exemple, la façon dont les noms sont structurés en bavarois place souvent les noms de famille avant les prénoms, ce qui n'est pas standard en allemand. De plus, le bavarois a plus de formes diminutives, où les noms sont abrégés en surnoms. Ça ajoute une couche de complexité lorsqu'il s'agit d'identifier les entités nommées.

Nos analyses ont également révélé que les règles grammaticales diffèrent. Le bavarois utilise des formes différentes pour exprimer les relations entre les mots. Par exemple, au lieu d'utiliser une structure génitive comme en allemand standard, le bavarois utilise souvent une combinaison de prépositions et de pronoms pour transmettre le même sens.

#Expérimentations et Résultats

Pour évaluer l'efficacité de notre système NER pour le dialecte bavarois, on a conçu plusieurs expériences en utilisant des ensembles de données en domaine (bavarois) et hors domaine (allemand standard).

Les expériences en domaine se concentraient uniquement sur les données bavaroises, et on a constaté que les modèles spécifiquement entraînés sur le bavarois performaient beaucoup mieux que ceux entraînés sur l'allemand standard. Ça a montré que nos modèles pouvaient capturer efficacement les nuances du dialecte.

Les expériences hors domaine ont testé à quel point les modèles entraînés sur le bavarois pouvaient bien fonctionner lorsqu'ils étaient appliqués à des ensembles de données en allemand standard. Les résultats étaient moins impressionnants, soulignant les défis d'utiliser des modèles entraînés sur une variété linguistique pour une autre. Cependant, quand on a d'abord entraîné sur les données bavaroises et ensuite sur les ensembles de données en allemand standard, il y a eu des améliorations notables.

#Approches d'Entraînement Séquentiel et Conjoint

Pour améliorer encore la performance de notre modèle, on a utilisé un entraînement séquentiel. Cette méthode consiste à d'abord entraîner un modèle sur un ensemble de données et ensuite le peaufiner sur un autre, généralement plus spécifique. Grâce à cette approche, on a réalisé des gains significatifs de performance pour les ensembles de données bavarois et allemands standard.

L'entraînement conjoint a également été employé, ce qui permet au modèle d'apprendre simultanément à partir des ensembles de données bavarois et allemands. Cette approche a encore renforcé nos métriques de performance, surtout pour les données bavaroises, où le modèle pouvait apprendre à la fois de la richesse du dialecte et de la structure de l'allemand standard.

#Apprentissage Multi-tâches

En plus de s'entraîner uniquement pour le NER, on a aussi exploré l'apprentissage multi-tâches, où notre modèle apprenait simultanément à distinguer entre les dialectes aussi. On a trouvé que cette approche était utile pour améliorer la précision dans les deux tâches. Le modèle a montré de meilleures performances dans la reconnaissance des entités nommées tout en étant capable d'identifier si une entrée donnée était en bavarois ou en allemand standard.

#Conclusion

Cette étude démontre le besoin de plus de ressources axées sur les dialectes dans le traitement des langues. On a créé un jeu de données conséquent pour la reconnaissance des entités nommées en bavarois et réalisé des expériences approfondies comparant sa performance à celle de l'allemand standard.

Nos résultats soulignent que les dialectes ont des caractéristiques uniques qui nécessitent des approches séparées pour un traitement efficace des langues. Les résultats positifs de nos modèles mettent en avant le potentiel pour de futurs travaux visant à développer des ressources pour d'autres dialectes et variétés linguistiques non standards. En outre, cette étude ouvre la voie à de futures recherches sur la manière dont les dialectes peuvent informer des discussions plus larges dans la compréhension des langues et les technologies de traitement.

Les implications de notre travail vont au-delà du bavarois. En attirant l'attention sur les différences dialectales et en fournissant des ressources structurées, on encourage d'autres études visant à créer des systèmes de traitement des langues plus inclusifs qui reconnaissent et apprécient la richesse de la diversité linguistique.