Combler les lacunes linguistiques au Tchad : Traduction Ngambay-Français

Dans plusieurs régions d'Afrique, y compris le Tchad, les gens ont du mal à comprendre et à utiliser différentes langues. Ça complique souvent l'accès à des infos importantes, surtout en matière d'éducation et de technologie. En se concentrant sur la création de systèmes qui traduisent les langues avec des ordinateurs, appelés Traduction automatique neuronale (TAN), on peut surmonter ces barrières. Mais le défi est plus compliqué pour les langues qui n'ont pas assez de ressources ou de soutien pour créer des modèles de traduction efficaces.

Les langues à faibles ressources, comme le Ngambay, manquent souvent des données nécessaires que des langues plus parlées ont. Du coup, pas beaucoup de boulot a été fait pour créer des systèmes de traduction efficaces pour ces langues. Au Tchad, par exemple, il n'y a pas eu d'essais de bout en bout de TAN pour les langues locales, ce qui montre un manque de recherche et de développement technologique.

#Challenges de collecte de données

Un gros souci pour créer un système TAN pour des langues à faibles ressources comme le Ngambay, c'est de rassembler une quantité suffisante de données. Un corpus parallèle, qui est un ensemble de textes dans deux langues correspondant l'un à l'autre, est crucial pour entraîner des modèles de traduction. Malheureusement, obtenir ces données pour beaucoup de langues locales au Tchad peut être très difficile. Souvent, la recherche et les ressources en ligne sont principalement dans des langues majeures comme l'anglais et le français, laissant peu ou pas de représentation pour les langues locales.

Pour régler ce souci, il faut adopter une approche méthodique pour la collecte de données. En se concentrant sur les langues qui ont plus de ressources, les chercheurs peuvent aider à générer des données de traduction pour les langues moins dotées. Cela pourrait mener à la création de systèmes efficaces qui améliorent l'accès à l'éducation et à l'information.

#À propos du Ngambay

La langue Ngambay est l'une des langues moins connues au Tchad. Elle est parlée par un nombre significatif de personnes, mais elle fait face à des défis similaires à beaucoup de langues à faibles ressources. Ces défis incluent un manque de ressources de traduction et des problèmes d'accès à internet. En conséquence, les locuteurs de Ngambay manquent souvent d'opportunités d'échange culturel et d'intégration dans des systèmes économiques plus larges.

Établir des systèmes de traduction pour le Ngambay est essentiel pour mieux représenter cette langue. Ça peut aider à garantir que ses locuteurs aient un accès égal à l'information et aux ressources disponibles dans d'autres langues.

#Recherche associée

Avant cela, les chercheurs se sont concentrés sur le développement de systèmes de traduction pour diverses langues africaines, comme le swahili et le haoussa. La création de jeux de données et de modèles pour la traduction a permis d'améliorer la qualité des traductions. Par exemple, certains projets ont créé des ressources comme le jeu de données FFR, qui inclut des traductions du fon en français, et des jeux de données axés sur le bambara.

Ces efforts ont mis en lumière les défis uniques liés à la traduction de langues à faibles ressources. Ils montrent aussi des méthodes pour surmonter la rareté des données qui peuvent être utilisées pour des langues similaires comme le Ngambay.

#Le problème de l'éducation

Au Tchad, divers problèmes économiques ont entraîné des soucis dans le secteur de l'éducation. Les écoles manquent souvent de ressources nécessaires, ce qui affecte la qualité de l'éducation. Malgré un taux d'inscription élevé dans les écoles primaires, beaucoup d'élèves n'achèvent pas leur éducation. Cette situation est encore plus accentuée dans les zones rurales, où la technologie et les ressources de communication sont limitées.

Pour améliorer l'accès à l'éducation, il est essentiel de développer des outils qui aident à surmonter les barrières linguistiques. Beaucoup de gens, surtout dans les communautés rurales, ont du mal à accéder à des matériaux éducatifs dans des langues qu'ils comprennent. Créer des modèles de traduction automatique efficaces peut jouer un rôle clé pour combler cette lacune.

#Processus de création de données

Dans ce projet, les chercheurs ont collecté des données de deux principales sources pour construire un corpus parallèle pour les traductions Ngambay-français. La première source était un dictionnaire qui fournissait des traductions françaises pour des phrases Ngambay couramment utilisées. Comme extraire des infos d'un PDF était trop complexe, un processus manuel a été utilisé pour créer un jeu de données.

La seconde source était un site web de traduction de la Bible qui inclut le Ngambay. Cependant, les données extraites avaient plusieurs problèmes, y compris des erreurs grammaticales et des traductions incohérentes. Pour assurer l'exactitude, des locuteurs natifs du Ngambay et des linguistes ont revu les données. Après le contrôle qualité, les chercheurs ont combiné les ensembles de données pour créer un corpus final de plus de 33 000 phrases.

#Caractéristiques de la langue

La langue Ngambay a une structure plus simple comparée au français, ce qui peut mener à différents défis de traduction. Les phrases Ngambay sont souvent plus courtes et utilisent moins de mots, tandis que le français a tendance à avoir une grammaire plus complexe et des phrases plus longues. Ces différences peuvent compliquer le processus d'entraînement des modèles de traduction automatique car ils nécessitent un alignement entre les langues.

Pour traduire efficacement entre le Ngambay et le français, il est important de développer des stratégies qui peuvent gérer ces variations. En tenant compte de ces traits uniques, les chercheurs peuvent construire de meilleurs systèmes de traduction.

#Stratégie de division des données

Pour s'assurer que les modèles soient fiables et efficaces, les chercheurs ont divisé les données collectées en ensembles d'entraînement, de validation et de test. Cette division est une pratique standard en apprentissage automatique. Pour ce projet, l'ensemble d'entraînement incluait plus de 21 000 phrases, tandis que les ensembles de validation et de test contenaient environ 6 600 et 5 300 phrases respectivement. Cette approche aide à évaluer avec précision la performance des modèles de traduction.

#Modèles de traduction utilisés

Trois modèles basés sur le transformateur ont été sélectionnés pour ce projet : MT5, ByT5 et M2M100. Ces modèles ont gagné en popularité dans le traitement du langage naturel en raison de leur efficacité et de leur performance. Ils utilisent un mécanisme d'attention pour évaluer l'importance des mots dans une phrase, permettant une meilleure compréhension et traduction.

M2M100, en particulier, a montré de bonnes performances sur de nombreuses paires de langues, y compris celles avec des ressources limitées. En affinant ces modèles, les chercheurs visaient à améliorer leur efficacité pour traduire entre le Ngambay et le français.

#Entraînement et optimisation

Le processus d'entraînement a utilisé des ressources informatiques performantes, y compris des GPU puissants. Les modèles ont subi une série d'étapes d'optimisation pour améliorer leur performance sur la tâche de traduction. Après un entraînement intensif, des évaluations ont été réalisées pour mesurer à quel point chaque modèle a bien performé en fonction des données collectées.

#Évaluation de la performance

Pour mesurer la qualité des traductions, les chercheurs ont utilisé des scores BLEU. Ce système analyse la précision des mots et la fluidité des traductions. Des scores BLEU plus élevés indiquent une meilleure qualité de traduction. Après affinage, M2M100 a démontré le meilleur score BLEU, suggérant qu'il était le modèle le plus efficace pour cette tâche de traduction.

Utiliser à la fois l'ensemble de données original et des données synthétiques générées à partir de textes monolingues a considérablement amélioré la performance des modèles. Cette approche combinée a mené à de meilleurs résultats de traduction en général.

#Directions futures

Bien que la recherche ait fourni des informations précieuses, il reste plusieurs défis à relever. La dépendance à des textes religieux, comme la Bible, pour les données peut introduire un biais. De futures recherches devraient se concentrer sur la collecte d'une plus grande variété de textes pour garantir un ensemble de données plus équilibré. De plus, des techniques avancées comme la rétro-traduction peuvent améliorer encore la performance des systèmes de traduction.

En abordant ces aspects, les chercheurs peuvent œuvrer à l'amélioration de la traduction automatique pour le Ngambay et d'autres langues à faibles ressources. L'objectif n'est pas seulement de créer des outils efficaces, mais aussi de promouvoir l'inclusivité et l'accès à l'information pour les locuteurs de ces langues.

#Conclusion

En résumé, développer des systèmes de traduction automatique pour des langues comme le Ngambay est essentiel pour combler le fossé dans l'accès à l'information. En créant des ensembles de données fiables et en affinant des modèles de traduction efficaces, les opportunités pour les locuteurs de langues à faibles ressources peuvent être étendues. Ce travail souligne l'importance de l'inclusivité dans la technologie linguistique et constitue une première étape vers une meilleure représentation des langues locales dans les ressources numériques.