Avancées dans la simplification des textes en espagnol

La Simplification de texte (ST) consiste à rendre le contenu écrit plus facile à lire. Son but est de prendre des textes complexes et de les transformer en quelque chose de plus simple et clair. C'est super utile pour les élèves ou pour ceux qui ont du mal à lire.

Une façon d'y arriver, c'est d'utiliser des règles simples qui remplacent les mots et phrases compliqués par des mots plus simples. L'idée, c'est de garder le sens original tout en rendant le texte plus digeste.

À l'école, simplifier les textes peut aider les élèves à mieux apprendre. Ça peut aussi soutenir les personnes ayant des difficultés de lecture, en les aidant à comprendre plus facilement les textes.

De nos jours, la ST se penche sur le contexte des phrases, en les simplifiant à ce niveau, au lieu de simplement se concentrer sur des mots individuels. Ça veut dire qu'on traite la tâche un peu comme une traduction automatique, qui traduit une langue à une autre.

Dans des programmes comme Microsoft Word, il est important d'identifier quelles phrases ont besoin d'être simplifiées plutôt que de faire plein de réécritures. Cette approche ciblée mène à une écriture de meilleure qualité. Ça veut aussi dire que le système a besoin de moins de données pour fonctionner efficacement.

Utiliser un score de lisibilité peut aider à identifier quelles phrases pourraient avoir besoin de simplification, même si ces scores ne correspondent pas toujours aux préférences des utilisateurs.

Cet article se concentre sur la ST en espagnol. Plus de 460 millions de personnes parlent espagnol dans plus de 20 pays, ce qui en fait la deuxième langue maternelle la plus parlée au monde. La grammaire espagnole est moins rigide que l'anglais, offrant plus de liberté avec l'ordre des mots. Cette flexibilité entraîne des choix différents de mots et des préférences pour réécrire le texte.

On se concentre sur deux domaines dans la ST en espagnol : l'identification des mots complexes et l'identification des phrases complexes. L'identification des mots complexes (IMC) se concentre sur la recherche de mots difficiles et leur remplacement par des mots plus simples tout en gardant la structure de la phrase. D'autre part, l'identification des phrases complexes (IPC) vise à simplifier des phrases entières.

Ces deux tâches ne sont pas exactement les mêmes. Par exemple :

• "Una enfermedad originada por causas internas." (Une maladie causée par des problèmes internes) pourrait être simplifié en "Una enfermedad endógena." (Une maladie endogène). Bien que la deuxième phrase soit syntaxiquement plus simple, la première est lexicalement plus simple.

Dans cet article, on fait trois contributions importantes :

1. On partage les ensembles de données qu’on a utilisés pour notre étude, conçus pour l'IPC et l'identification du langage clair (ILC).
2. On a trouvé que les Scores de lisibilité espagnols courants ne correspondent pas aussi bien aux préférences des utilisateurs que divers modèles de deep learning, y compris certains grands modèles de langage.
3. Les modèles spécifiques à l'espagnol fonctionnent mieux pour l'ILC, rivalisant avec la qualité des modèles monolingues dans l’IPC.

#Travaux Connexes

De nombreuses études ont abordé la ST par le passé. Bien que certaines enquêtes soient plus récentes, elles fournissent une bonne base pour comprendre le domaine. Récemment, il y a eu un changement vers l'utilisation de techniques de deep learning pour la ST, en la traitant comme une tâche de traduction.

La recherche a montré que les méthodes statistiques peuvent être utiles, mais elles ne reflètent pas toujours ce que veulent les utilisateurs. Certaines découvertes indiquent que les réseaux neuronaux performent mieux que les scores de lisibilité traditionnels. Cependant, d'autres ont montré que ces scores peuvent ne pas évaluer correctement les préférences des utilisateurs.

Les corpus pour la ST en espagnol sont rares. Les exemples les plus connus proviennent d'articles de presse, ce qui les rend moins applicables à d'autres types de textes. L'Identification de mots complexes est un sous-ensemble unique de la ST, et certains ont créé des systèmes pour simplifier les textes en fonction de la longueur et de la fréquence des mots.

On vise à compléter les travaux existants tout en s'appuyant sur des résultats antérieurs pour améliorer les approches de la ST.

#Ensembles de Données

On a créé nos ensembles de données de manière similaire aux méthodes existantes, en rassemblant des phrases et en les simplifiant avec des modèles. L'objectif était d'assurer la qualité en demandant à des annotateurs humains de fournir de meilleures réécritures.

On a utilisé deux ensembles de données clés :

1. Un petit ensemble de données d'un projet IMC précédent provenant de Wikipedia, qui avait des limitations en raison de sa taille et de son focus.
2. Un ensemble de données plus large et plus diversifié appelé OSCAR, qui comprend un mélange de textes informels et conversationnels mais nécessitait un nettoyage manuel pour garantir des pratiques d'IA responsables.

Le corpus IMC est destiné à identifier les mots complexes et contient des phrases annotées par des locuteurs natifs. On a aussi utilisé l'ensemble de données OSCAR pour sa riche variété de structures de phrases.

#Construction de l'Ensemble de Données

Pour rassembler une collection de phrases, on les a simplifiées en utilisant deux modèles linguistiques. Cela nous a permis d'aligner les phrases originales avec leurs versions simplifiées.

On avait cinq annotateurs professionnels, tous des locuteurs natifs espagnols avec divers parcours, qui ont examiné et évalué les phrases simplifiées. Ils se concentraient sur la nécessité de simplification de la source, sur la version qu'ils préféraient et s'il y avait des erreurs.

Les annotateurs ont également été formés pour identifier le contenu nuisible ou offensant dans les phrases. Ce retour d'expérience a aidé à affiner notre ensemble de données.

Dans l'ensemble, on visait à être responsables dans la manière dont on a organisé et partagé nos données. Tout contenu potentiellement problématique a été signalé par les annotateurs, et on s'est assuré que tous les noms de personnes étaient anonymisés pour protéger la vie privée.

#Annotation

Le processus d'annotation a impliqué cinq locuteurs natifs espagnols avec des arrière-plans dialectaux variés. Ils ont évalué des paires de phrases, déterminant si la source avait besoin de simplification et si la simplification était efficace.

L'accord inter-annotateur a été mesuré pour assurer la cohérence de leurs évaluations. Leur retour a permis d'affiner le corpus aligné, où les phrases qui ne répondaient pas aux normes de qualité ont été retirées.

Les annotateurs se sont concentrés sur plusieurs questions, comme si la phrase source pouvait être simplifiée davantage et s'il y avait des erreurs grammaticales dans la phrase réécrite.

#IA Responsable

Lors de la publication des ensembles de données, nous avons pris des mesures pour promouvoir un usage responsable. Les annotateurs ont signalé les phrases qui pouvaient être nuisibles ou offensantes, qui ont ensuite été retirées.

On a également veillé à ce que les noms utilisés dans les phrases soient attribués de manière aléatoire pour protéger l'identité de toute personne réelle. Cela a aidé à préserver la vie privée tout en permettant une évaluation efficace des données.

#Expériences

Dans cette section, on évalue nos deux ensembles de données principaux selon les préférences des utilisateurs et les scores de lisibilité. On a comparé les performances de différents modèles et leur capacité à prédire correctement les préférences des utilisateurs dans les tâches d'ILC et d'IPC.

Les scores de lisibilité, comme le score de Fernández Huerta, ont été analysés par rapport aux modèles de deep learning qui incluent des approches monolingues et multilingues.

Nos résultats montrent une différence notable dans la performance des réseaux neuronaux par rapport aux scores traditionnels. Les réseaux neuronaux ont généralement dépassé les scores de lisibilité, avec des résultats cohérents dans les deux ensembles de données.

#Discussion

Une analyse de nos résultats montre que de nombreux modèles tendent à se concentrer sur des caractéristiques superficielles, comme la longueur des phrases, plutôt que sur des structures grammaticales plus significatives. Cela dit, les modèles ont réussi à surpasser les scores de lisibilité.

Certains pourraient faire valoir que les modèles entraînés sur un ensemble de données ont du mal à appliquer cet apprentissage lors des tests sur un autre. Cette difficulté souligne la nécessité de distinguer les tâches d'ILC et d'IPC.

En résumé, bien qu'il y ait de la place pour améliorer la manière dont les modèles apprennent de ces ensembles de données, notre analyse indique que les méthodes actuelles peuvent fournir des pistes précieuses pour simplifier le texte.

#Limitations

Bien que notre étude fournisse des idées sur la ST en espagnol, nous rencontrons des limitations. Un problème est que les scores de ST traditionnels se sont tournés vers l'utilisation de méthodes neuronales, s'appuyant sur des modèles complexes comme BERT. Notre focus n'était pas de créer des simplifications mais plutôt d'identifier des textes complexes.

Une deuxième limitation concerne la diversité de notre base d'utilisateurs. La ST dépend énormément des préférences des utilisateurs, qui varient considérablement en espagnol en raison des nombreux dialectes. Bien qu'on ait essayé de tenir compte de cette diversité, on n'a pas pu inclure chaque variante, ce qui limite la pertinence locale de nos conclusions.

#Conclusion et Travaux Futurs

Dans cette étude, on a introduit deux nouveaux ensembles de données et mis en évidence les différences entre les scores de lisibilité et les réseaux neuronaux pour la ST en espagnol. On a constaté que ces scores ne répondent généralement pas aussi bien aux besoins des utilisateurs que les modèles neuronaux.

Notre examen des modèles monolingues et multilingues a révélé que les modèles spécifiques à l'espagnol ont tendance à mieux performer pour les tâches de simplification de texte. Notre analyse indique que l’ILC et l’IPC sont des tâches suffisamment distinctes, nécessitant des approches uniques pour des résultats efficaces.

De futures recherches pourraient explorer comment améliorer les modèles actuels, en se concentrant sur la capture plus efficace des caractéristiques linguistiques. De plus, des projets futurs pourraient viser à créer des ensembles de données de ST plus localisés qui tiennent compte du paysage linguistique diversifié de l'espagnol.