Creare lessici bilingue per i dialetti tedeschi

I Lessici Bilingui sono importanti per capire più lingue e per la traduzione. Aiutano a mettere in relazione le parole in una lingua con le loro controparti in un'altra. È stata fatta tanta ricerca per creare questi lessici, specialmente per le lingue con tanti dati. Di solito, questo processo include due passaggi: trovare testi in entrambe le lingue e allineare le parole, utilizzando grandi modelli linguistici che sono stati preaddestrati su dati esistenti.

In questo articolo, daremo un'occhiata a come funziona questo processo per il tedesco e i suoi due Dialetti, bavarese e alemannico. Questa situazione presenta sfide specifiche, come avere dati limitati, la vicinanza di queste lingue e i diversi modi in cui le persone scrivono le parole nei dialetti. Per vedere quanto bene funziona la creazione del nostro lessico, analizzeremo l'uso delle parole e quanto siano simili. Condivideremo anche due set di dati. Un set consiste di 1.500 frasi bilingui, mentre l'altro contiene 1.000 coppie di parole bilingui. Un esperto umano ha valutato la somiglianza di queste coppie.

#Introduzione

Lavorare con lingue che non hanno molti dati è un'area chiave di studio nel moderno trattamento del linguaggio naturale (NLP). I modelli linguistici preaddestrati hanno molto successo con lingue ad alta risorsa perché usano grandi quantità di dati. Ma quando si tratta di lingue con risorse limitate, addestrare e valutare i modelli può essere difficile. Tuttavia, sempre più madrelingua si stanno avvicinando alla tecnologia, il che crea una domanda di supporto in varie lingue. Questo spinge alla ricerca su transfer learning e metodi che funzionano tra lingue diverse.

I dialetti locali possono essere considerati come lingue a bassa risorsa. Capire i dialetti presenta le sue sfide uniche. Per esempio, non ci sono molti materiali scritti come giornali o storie disponibili nei dialetti. Inoltre, le conversazioni sui social media sono difficili da raccogliere e analizzare in modo affidabile. Molti dialetti non seguono regole ortografiche standard e possono variare notevolmente. Inoltre, spesso si mescolano con le lingue standard.

La maggior parte delle ricerche sul transfer cross-linguale si concentra su lingue a bassa risorsa usando modelli multilingue esistenti. Certi fattori, come quanto una lingua sia correlata a quella utilizzata nell'addestramento e il sistema di scrittura, influenzano le prestazioni. Non esiste una tecnica universale, rendendo importante studiare come queste rappresentazioni funzionano per lingue specifiche o famiglie linguistiche, e se le lezioni apprese dalle lingue standard possano essere applicate ai loro dialetti.

Questo documento si concentra su quanto bene i modelli cross-linguali possono fare giudizi di somiglianza tra il tedesco e i suoi due dialetti, bavarese e alemannico. Questi dialetti sono parlati in aree del Sud Germania, Austria, Svizzera e parti di altri paesi. Creeremo lessici bilingui che collegano parole di questi dialetti al tedesco standard, usando dati grezzi da Wikipedia. Il primo passo è raccogliere frasi da entrambe le lingue, seguito dall'Allineamento delle parole usando strumenti di traduzione automatica. Il lessico risultante spesso mostra che una parola tedesca è collegata a più sinonimi dialettali a causa delle differenze ortografiche. Infine, valuteremo i risultati in base a criteri come la frequenza delle parole e la somiglianza.

Per riassumere, questo studio indagherà quanto bene i metodi esistenti creano lessici bilingui per i dialetti tedeschi e quali fattori influenzano i loro risultati. Miriamo a fornire preziose intuizioni su quanto bene i modelli cross-linguali performano in compiti che coinvolgono l'estrazione di lessici bilingui e l'allineamento delle parole, e a condividere le nostre scoperte con la comunità più ampia.

#Lavori Correlati

La ricerca precedente sui dialetti tedeschi si è spesso concentrata sul trattamento del parlato. Sono stati creati vari set di dati per registrare i dialetti parlati in tedesco. Alcuni sforzi includono l'istituzione di corpora paralleli che abbinano frasi tedesche con traduzioni in vari dialetti. Nel trattamento del testo scritto, sono state utilizzate strategie di traduzione automatica per convertire frasi dialettali in tedesco standard. Altri studi hanno affrontato compiti come l'analisi del sentiment, il tagging delle parti del discorso e l'identificazione dei dialetti. Le fonti per i dati grezzi sui dialetti includono Wikipedia e piattaforme di social media.

Per accedere ai dati, Wikipedia offre articoli in oltre 300 lingue. Alcune sezioni di Wikipedia possono anche essere tradotte da umani. Nel nostro lavoro, abbiamo utilizzato frasi da Wikipedia per entrambi i dialetti e il tedesco standard. La Wikipedia bavarese presenta pagine per diversi dialetti, mentre la Wikipedia alemannica ha varie forme dialettali. Consideriamo ciascuna Wikipedia come una singola fonte per i nostri esperimenti.

#Estrazione di Bitext

L'estrazione di bitext si concentra sull'identificazione di frasi che possono essere raggruppate insieme, possibilmente perché collegate. Per trovare tali coppie, abbiamo esaminato le connessioni tra le Wikipedie dialettali e la Wikipedia tedesca standard. In totale, abbiamo trovato circa 11.000 pagine parallele per il bavarese e 32.000 per l'alemannico. Suddividendo queste pagine in frasi, abbiamo utilizzato un modello linguistico per incorporare ciascuna. Per ogni frase dialettale, abbiamo poi cercato frasi simili.

Abbiamo utilizzato il toolkit SentenceTransformer per questo compito, usando diversi modelli. I modelli che abbiamo utilizzato includono:

1. MBERT: Un modello multilingue addestrato su dati di Wikipedia, che supporta sia i dialetti che il tedesco.
2. GBERT: Un modello addestrato su varie fonti di dati tedeschi.
3. GBERT-large-sts-v2: Una versione specializzata di GBERT per misurare la somiglianza testuale.
4. LaBSE: Un modello creato da Wikipedia multilingue e coppie di traduzione.

Abbiamo testato diversi approcci per la rappresentazione delle frasi e abbiamo scoperto che LaBSE produceva i migliori risultati per il recupero di frasi simili.

Per la nostra valutazione, abbiamo fatto etichettare a dei valutatori umani 1.500 istanze casuali di bitext per la loro somiglianza. I valutatori hanno utilizzato una scala da 1 a 5, dove 5 significava che le frasi erano identiche e 1 significava che erano non correlate. I risultati hanno mostrato che LaBSE distingue efficacemente le frasi non correlate da quelle simili.

#Induzione di Lessici Bilingui

Per creare lessici bilingui, abbiamo utilizzato il toolkit awesome-align, che si basa su Modelli pre-addestrati. Lo strumento estrae allineamenti di parole dalle frasi raccolte. Ci siamo concentrati su come le parole dei dialetti si allineano con le parole tedesche standard. I risultati hanno rivelato che una singola parola tedesca può allinearsi a più versioni dialettali a causa delle differenze ortografiche.

Per valutare la qualità, abbiamo esaminato le coppie di parole prodotte. Abbiamo scoperto che la frequenza delle parole gioca un ruolo significativo in come le parole si allineano con precisione. Le parole utilizzate più frequentemente nel dialetto generalmente producono traduzioni migliori. Abbiamo deciso di classificare le coppie di parole in base alla loro frequenza nei dialetti.

Poiché non avevamo accesso a dizionari bilingui di alta qualità, ci siamo rivolti a risorse create dalla comunità per convalidare le nostre scoperte. Il database Glosbe ha fornito alcune informazioni, anche se non era completo, specialmente per parole poco frequenti o forme dialettali specifiche.

Oltre al confronto con il dizionario, abbiamo anche fatto valutare a revisori umani la qualità delle coppie di parole. I risultati hanno mostrato che le parole a bassa e media frequenza hanno ottenuto buoni risultati nella valutazione, mentre le parole ad alta frequenza hanno mostrato discrepanze a causa della variabilità nell'ortografia e nelle forme.

#Risultati

I nostri sforzi di estrazione di bitext hanno prodotto oltre 17.000 coppie bavarese-tedesche e circa 50.000 coppie alemanniche-tedesche prese da Wikipedia. Abbiamo notato diversi livelli di somiglianza tra i vari modelli, con MBERT e LaBSE che corrispondevano strettamente alle valutazioni umane. Questo suggerisce che i modelli addestrati con dati dialettali possono migliorare significativamente le prestazioni nell'allineamento delle parole.

Per i lessici bilingui, abbiamo elaborato oltre 15.000 coppie di parole bavarese e 68.000 coppie alemanniche in base alla soglia di cutoff selezionata. Tuttavia, abbiamo osservato molte istanze di forme di parole ripetute a causa della natura delle differenze ortografiche nei dialetti. Gli sforzi futuri potrebbero esplorare il raggruppamento di forme di parole simili per migliorare la qualità dei lessici.

#Conclusione e Lavori Futuri

Questo progetto ha sviluppato un modo affidabile per creare lessici bilingui per il tedesco e i suoi dialetti. Il nostro approccio ha coinvolto la raccolta di frasi parallele da Wikipedia e il loro allineamento per estrarre coppie di parole. Entrambi i passaggi del processo dipendevano da modelli pre-addestrati, indicando la loro utilità in questo contesto a bassa risorsa.

Abbiamo trovato due fattori principali che influenzano le prestazioni: l'inclusione di dati specifici del dialetto nel pre-addestramento e gli obiettivi specifici per i modelli. Nel complesso, abbiamo stabilito che i modelli esistenti possono creare efficacemente lessici bilingui, ma è necessaria ulteriore lavoro su strumenti specializzati adattati ai dialetti.

In futuro, intendiamo testare ulteriori ottimizzazioni dei modelli cross-linguali usando dati dialettali ed esplorare altri dialetti tedeschi. Sviluppando più strumenti specifici per i dialetti, speriamo di migliorare la qualità e la coerenza dell'induzione di lessici bilingui.

#Limitazioni

Sebbene questo studio offra uno sguardo ricco sulla creazione di lessici bilingui per i dialetti bavarese e alemannico, sorgono diverse limitazioni a causa del framework a bassa risorsa.

1. Dominio Unico: La nostra dipendenza da Wikipedia significa che siamo limitati a una sola fonte principale.
2. Nessuna Valutazione Estrinseca: Non siamo riusciti a trovare altri set di dati annotati per le coppie linguistiche, quindi abbiamo utilizzato solo metodi di valutazione intrinseca.
3. Focus su Singole Parole: Lo studio non ha affrontato espressioni di più parole, che potrebbero arricchire la comprensione dell'uso linguistico.

Nonostante queste sfide, il nostro metodo di combinare estrazione di bitext e allineamento delle parole mostra promesse, anche se può portare a relazioni uno-a-uno e a una dipendenza eccessiva da schemi superficiali.

#Riferimenti

Riconoscere i contributi dei membri del team e il supporto delle fonti di finanziamento.

#Annotazione di Bitext

Controlla se due frasi sono simili o meno. Valuta quanto strettamente le loro significati si relazionano e identifica eventuali dettagli significativi che differiscono. Nota anche la struttura delle frasi.

#Annotazione del Lessico Bilingue

Valuta se una traduzione dal tedesco standard al bavarese è accettabile. Indica se è accettabile, non lo è, o se non puoi dirlo in base al contesto.

#Confronto dei Modelli

Confronta i modelli per giudicare la somiglianza delle frasi, concentrandosi sui punteggi umani e misurando i valori di similarità coseno per entrambi i dialetti.