Digitalizzazione delle lingue locali in Indonesia

L'Indonesia è un paese pieno di lingue, con più di 700 parlate nelle sue tante isole. Nonostante questa ricca diversità, queste lingue locali non hanno ricevuto molta attenzione nel mondo della tecnologia e della ricerca. Le persone che lavorano sul Natural Language Processing (NLP) si sono concentrate principalmente su un pugno di lingue, soprattutto quelle con una forte presenza online. Di conseguenza, molte lingue locali sono rimaste indietro.

Ma non preoccuparti! Ci sono molte risorse stampate che mostrano queste lingue: pensa a libri, riviste e giornali. Se riusciamo a digitalizzare questo contenuto, possiamo creare più risorse per le diverse lingue indonesiane, permettendo loro di tenere il passo nell'era digitale.

Ecco DriveThru! Questa piattaforma figa rende più facile estrarre testo da questi materiali stampati usando una tecnologia chiamata Optical Character Recognition (OCR). Grazie a DriveThru, i ricercatori possono costruire risorse linguistiche senza spendere una fortuna o lavorare ore e ore su compiti manuali.

#Cos'è DriveThru?

Immagina un drive-thru al tuo fast food preferito. Arrivi, fai il tuo ordine e via! DriveThru funziona in modo simile, ma invece di hamburger, ottieni testo dai tuoi documenti scansionati. Non c'è bisogno di registrazioni complicate o di fare il login; basta caricare le tue immagini scansionate e DriveThru fa il resto.

#Il problema con le lingue locali

Nonostante il numero impressionante di lingue locali in Indonesia, spesso faticano ad entrare nello spazio digitale. Le poche risorse che esistono sono principalmente per le lingue più richieste online. È come cercare un ago in un pagliaio; potresti trovare quello che cerchi, ma non è facile.

Molte lingue locali non hanno siti web o risorse digitali. Tuttavia, con molte risorse stampate disponibili, c'è speranza! Convertendo questi documenti in formati digitali, possiamo creare una ricchezza di risorse linguistiche.

#Perché digitalizzare ora?

Esplorare il mondo dei materiali stampati ha diversi vantaggi. Prima di tutto, i libri passano attraverso controlli di qualità prima di essere pubblicati. Questo significa che il testo è probabilmente più affidabile di certi post scritti in fretta. Invece di affannarsi a trovare madrelingua per aiutare a creare risorse da zero, i ricercatori possono concentrarsi sull'identificazione e raccolta di libri.

In secondo luogo, digitalizzare materiali stampati è spesso più economico e veloce che partire da zero. Molti documenti sono già disponibili online gratuitamente, grazie al governo indonesiano e alle biblioteche nazionali.

#Incontra la piattaforma DriveThru

La piattaforma DriveThru è progettata per aiutare i ricercatori a raccogliere facilmente risorse linguistiche dai materiali stampati indonesiani. Ecco come funziona:

1. Carica immagini: Gli utenti possono caricare i loro documenti scansionati in formati come .png o .jpg. Puoi caricare fino a cinque immagini alla volta, ma se ne carichi di più, alcune verranno scartate.

2. Estrazione del testo: Il sistema prepara le immagini caricate e utilizza Tesseract OCR per estrarre il testo. Tesseract è il motore che lavora dietro le quinte, trasformando le immagini di parole in testo reale.

3. Post-correzione: Dopo l'estrazione iniziale, questo testo ha spesso bisogno di una sistemata. I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) intervengono per correggere eventuali errori che Tesseract potrebbe aver fatto, migliorando l'accuratezza dell'estrazione del testo.

4. Output finale: Una volta corretto, gli utenti ricevono il risultato rifinito che possono effettivamente usare per la loro ricerca.

#Le sfide dell'estrazione dei documenti

Quando si tratta di creare risorse linguistiche dall'estrazione dei documenti, ci possono essere intoppi. Questi includono:

• Dati rumorosi: A volte, i dati non sono così chiari come vorremmo. Documenti vecchi potrebbero avere caratteri strani o testo sbiadito che rendono difficile all'OCR fare il suo lavoro.

• Problemi di riconoscimento dei caratteri: L'OCR può avere difficoltà a leggere certi caratteri, in particolare in lingue meno popolari.

• Allucinazioni: Non è il tipo spaventoso. È quando il sistema interpreta male quello che vede, portando a errori nel testo che produce.

In molti studi precedenti, i ricercatori hanno dovuto correggere manualmente i risultati, il che è sia dispendioso in termini di tempo che costoso. Sono necessari metodi più efficienti per semplificare le cose per tutti.

#Tentativi precedenti

Alcuni ricercatori hanno affrontato queste sfide facendo correggere manualmente gli errori, il che può richiedere molta manodopera e tempo. Ad esempio, hanno usato piattaforme come Google Docs per fare correzioni, o hanno persino creato piattaforme di crowd-sourcing per correzioni da volontari. Anche se questi metodi possono funzionare, non sono sempre la soluzione migliore per ogni progetto.

Altri si sono rivolti all'automazione, usando l'output di un sistema OCR per correggerne un altro. Questo metodo, però, spesso richiede competenze di programmazione per essere impostato, rendendolo fuori portata per molti.

Recenti sviluppi includono l'uso di LLM per la post-correzione automatica. Questi modelli hanno mostrato risultati promettenti nel correggere errori di OCR, ma la maggior parte di essi è ancora focalizzata su lingue ad alta risorsa come l'inglese.

#Il flusso di lavoro di DriveThru

DriveThru utilizza un flusso di lavoro semplice. Dopo che gli utenti caricano le loro immagini, la piattaforma elabora i file per estrarre il testo. Ecco una panoramica:

1. Pre-elaborazione delle immagini: Prima che Tesseract OCR inizi a lavorare, le immagini vengono ridimensionate e convertite in scala di grigi per facilitare il riconoscimento del testo.

2. Estrazione del testo: Tesseract fa il suo lavoro, generando il primo output di testo.

3. Post-correzione: Una volta che l'output OCR è pronto, i LLM correggono eventuali errori per un risultato più accurato.

Questo processo semplificato consente ai ricercatori di concentrarsi sul loro lavoro senza doversi preoccupare troppo dei dettagli.

#Vocabolario e parole simili

Per aiutare nel processo di post-correzione, DriveThru utilizza un dataset di vocabolario. Questo dataset è composto da parole abbinate sia in indonesiano che in varie lingue locali. Queste parole provengono da dizionari e aiutano i LLM a trovare le correzioni giuste per qualsiasi output di OCR.

#Come funzionano le parole simili

Quando il LLM incontra una parola che sembra strana, la confronta con parole nel dataset di vocabolario. Questo processo segue questi passaggi:

• Valutazione di similarità: Il modello cerca parole nel dizionario simili a quella problematica usando un algoritmo che trova caratteri condivisi.

• Filtraggio della rilevanza: Se una parola è troppo simile a un'altra, viene rimossa dalla lista. Questo assicura che vengano considerate solo le corrispondenze più pertinenti.

• Selezione ottimizzata: Infine, il sistema conserva le migliori corrispondenze, limitando il numero a dieci. Se ci sono troppe corrispondenze, ne sceglie casualmente qualcuna dal gruppo.

Questo metodo assicura un processo di correzione più preciso.

#Dataset di benchmark

DriveThru utilizza vari documenti per valutare l'efficacia del suo processo di OCR e correzione. Questi documenti provengono da biblioteche nazionali e organizzazioni educative in Indonesia. Questo aiuta a garantire che i dataset siano robusti e affidabili per i test.

#Come appare il flusso di lavoro

DriveThru inizia con la pre-elaborazione delle immagini caricate, che comporta alcuni passaggi. Le immagini vengono ridimensionate e convertite in scala di grigi per migliorare il riconoscimento. Poi, qualsiasi rumore di fondo viene minimizzato prima che Tesseract OCR estragga il testo.

Tesseract è configurato per fornire i migliori risultati possibili in base a quello che vede. L'impostazione della lingua è predefinita in inglese per questi documenti in scrittura latina, e gli utenti ricevono un output che idealmente riflette il contenuto originale.

#I motori OCR

DriveThru utilizza principalmente Tesseract OCR, che è robusto per gestire immagini di testo. Il motore può estrarre parole dalle immagini con una ragionevole accuratezza, ma non è perfetto. A volte ci sono ancora errori. Ecco dove entrano in gioco gli LLM.

#Modelli di linguaggio di grandi dimensioni

DriveThru sfrutta gli LLM per correggere il testo estratto. Questi modelli sono stati addestrati su una quantità enorme di dati, permettendo loro di colmare le lacune e correggere le imprecisioni.

Llama 3, per esempio, eccelle nel correggere testi in varie lingue, incluso l'indonesiano. Funziona in scenari di zero-shot e few-shot prompting, il che significa che può correggere output anche se non ha mai visto quel testo esatto prima.

Allo stesso modo, GPT-4 gioca anche un ruolo chiave nella fase di post-correzione, dimostrando forti capacità nell'identificare problemi all'interno degli output OCR.

#Il processo di post-correzione

Il processo di post-correzione può essere suddiviso in due approcci: zero-shot e few-shot prompting.

#Zero-Shot Prompting

Nel zero-shot prompting, il sistema riceve un'istruzione per correggere il testo senza alcuna informazione precedente. È come chiedere a qualcuno di risolvere un problema che non ha mai visto prima, ma avendo ancora fiducia che possa farlo. Il modello genera correzioni basate solo sul contesto fornito.

#Few-Shot Prompting

Il few-shot prompting, d'altra parte, fornisce al modello esempi da cui lavorare. Offrendo parole simili dalla lingua specifica, il modello ha più contesto per capire e fare correzioni accurate.

Dopo aver completato questi passaggi, l'output finale viene generato e presentato all'utente, incorporando le correzioni suggerite dai modelli basate sull'input.

#Risultati e discussione

Durante il processo di test, l'uso di DriveThru ha mostrato risultati promettenti nell'estrazione e raffinazione del testo da vari documenti. Ecco uno sguardo ai risultati:

• Tasso di accuratezza dei caratteri (CAR): Le diverse tecniche hanno mostrato variazioni di successo. Llama 3, specialmente usando prompt zero-shot, ha performato meglio in assoluto per quanto riguarda l'accuratezza.

• Tasso di accuratezza delle parole (WAR): Tendenze simili sono emerse qui, con Llama 3 in testa, mentre alcune lingue come il giavanese hanno subito significativi miglioramenti grazie alle correzioni fatte.

Anche se alcuni approcci hanno prodotto risultati migliori rispetto all'output standard di OCR, hanno ancora affrontato sfide con input estremamente disordinati o poco chiari.

#Utilizzabilità nel mondo reale

DriveThru è progettato per essere intuitivo. Gli utenti possono caricare file senza sforzo, compreso il drag-and-drop. Se succede un errore, non preoccuparti: basta cliccare per rimuovere il file sbagliato! È tutto incentrato sul rendere le cose facili affinché gli utenti possano concentrarsi sulla loro ricerca senza troppi ostacoli.

Il motore OCR funziona bene per la maggior parte delle immagini, ma a volte può avere difficoltà, in particolare con lingue come il giavanese. Tuttavia, i progressi nella post-correzione sono stati utili, portando a meno errori complessivi.

#La strada da percorrere

Anche se DriveThru supporta efficacemente le risorse per molte lingue locali, c'è ancora margine di miglioramento. Le future iniziative mireranno a migliorare le capacità del motore OCR, specialmente per le scritture non latine.

L'obiettivo è estendere la portata del sistema a ancora più lingue, comprese quelle classificate come a rischio di estinzione. Accedere alle risorse per queste lingue può essere una sfida, ma con iniziative come DriveThru, è possibile costruire un database più inclusivo.

#Considerazioni etiche

Questo progetto si assicura di utilizzare risorse pubblicamente disponibili per le lingue indonesiane. L'iniziativa riceve supporto dal governo e si allinea con i loro obiettivi di promuovere le lingue locali. Tutti i dataset e il codice sorgente utilizzati sono accessibili, garantendo trasparenza e uso responsabile delle informazioni.

#Conclusione

In poche parole, DriveThru è qui per dare alle lingue locali indonesiane il posto che meritano nel mondo digitale. Utilizzando la tecnologia OCR e gli LLM, la piattaforma mira a colmare il divario e fornire ai ricercatori le risorse di cui hanno bisogno per mantenere vive e prosperare queste lingue. Con ogni documento estratto, DriveThru fa un passo più vicino a creare una comunità digitale più ricca per le lingue dell'Indonesia.