Avaliando a Capacidade do mBERT com a Língua Romansh

Este estudo investiga como um modelo de linguagem chamado mBERT funciona com a língua romanche. O romanche é uma língua menos conhecida falada por cerca de 40.000 pessoas na Suíça. Ela tem cinco dialetos principais, e em 1982, uma versão padronizada foi criada para ajudar a unificar os diferentes dialetos, assim todos os falantes podiam entender.

Como o romanche não é muito usado na tecnologia, o estudo explora se o mBERT, que foi treinado em várias línguas, consegue lidar bem com o romanche através de um processo chamado Alinhamento de Palavras. O alinhamento de palavras ajuda a conectar palavras em uma língua com suas traduções em outra.

#O Corpus

Para entender melhor como o mBERT interage com o romanche, foi feita uma nova coleção de documentos. Essa coleção, chamada de corpus DERMIT, inclui comunicados de imprensa do cantão de Grisons em alemão, romanche e italiano, e contém mais de 4.500 documentos com cerca de 100.000 pares de frases em cada combinação de língua. A ideia era construir um conjunto de dados sólido para testes.

#Trabalho Anterior sobre o Romanche

A pesquisa sobre o romanche na área de processamento de linguagem natural (NLP) aumentou, apesar de a língua não ter muitos falantes. Essa atenção se deve, em parte, ao seu status oficial na Suíça. Estudos anteriores compilaram dados e criaram sistemas para processar o romanche.

Um esforço notável foi a criação de corpora bilíngues que comparam o alemão com o romanche, apresentando comunicados de imprensa e textos legais. Recentemente, também foi desenvolvido um sistema de tradução automática para o romanche, permitindo traduções para e de línguas principais como alemão e italiano.

#Coleta de Dados

Para coletar os dados necessários para análise, foram coletados comunicados de imprensa disponíveis online de 2010 até o início de 2023. O alinhamento desses documentos foi feito usando suas URLs. Comunicados de imprensa mais antigos, publicados de 1997 a 2009, foram incluídos no conjunto de dados, pois já tinham sido alinhados em um corpus diferente.

#Alinhamento de Frases

Para organizar as frases nos documentos, foi utilizada uma ferramenta chamada Punkt tokenizer do NLTK. Esse tokenizer é destinado a línguas como alemão e italiano. Para o romanche, o tokenizer foi ajustado para levar em conta termos românicos específicos. Para alinhar frases entre línguas, foi utilizado um sistema chamado hunalign. Ele conseguiu conectar com sucesso milhares de frases com uma pequena taxa de erro.

#Alinhamento de Palavras

Os alinhamentos de palavras mapeiam palavras em uma língua para palavras em outra. Historicamente, esse processo dependia de modelos desenvolvidos pela IBM. No entanto, sistemas mais novos usam técnicas modernas de aprendizado de máquina que analisam como as palavras se relacionam com base em seu uso nas frases.

Para este estudo, diferentes métodos foram comparados, incluindo técnicas tradicionais e modernas. As abordagens modernas focam na similaridade entre palavras, usando modelos avançados chamados modelos de linguagem multilíngues (MLMs). Esses sistemas conseguem fornecer alinhamentos de alta qualidade, mesmo em casos onde há poucos dados paralelos disponíveis.

#Criando um Padrão Ouro

Para avaliar o desempenho dos diferentes sistemas, precisava-se de um conjunto de referência. Esse conjunto foi feito alinhando cuidadosamente 600 pares de frases do alemão para o romanche. Diretrizes específicas foram estabelecidas para garantir consistência e precisão durante esse processo.

O processo de alinhamento focou em garantir que apenas traduções claras fossem conectadas e buscou uma relação um a um sempre que possível. Os critérios ajudaram a minimizar qualquer confusão que pudesse surgir durante o alinhamento.

#Desafios no Alinhamento

Houve vários desafios durante o alinhamento de palavras em alemão e romanche. Um problema comum foram as palavras compostas em alemão, que frequentemente precisavam de atenção especial porque nem sempre se traduzem diretamente em palavras únicas no romanche.

Outro desafio veio das diferenças em como as duas línguas expressam eventos passados. O alemão geralmente usa duas formas para o passado, enquanto o romanche tem sua própria abordagem. Essa diferença linguística às vezes levava a múltiplas conexões de palavras, complicando o alinhamento.

Ademais, alguns verbos em alemão podem se separar em partes, mas sua combinação tem um significado específico. Esse conceito precisava de um manuseio cuidadoso ao alinhar com o romanche, para garantir traduções precisas.

#Experimentos e Resultados

O estudo tinha como objetivo ver se modelos multilíngues poderiam lidar efetivamente com a língua romanche. Para testar isso, os pesquisadores compararam sistemas tradicionais de alinhamento de palavras com aqueles que usaram medidas de similaridade modernas.

Os modelos de linha de base mostraram melhorias no desempenho à medida que o tamanho do conjunto de dados aumentava. Surpreendentemente, o modelo tradicional não teve um desempenho tão bom quanto o esperado quando apenas um pequeno número de frases foi utilizado. Porém, conforme a quantidade de dados aumentou, o desempenho melhorou, confirmando a vantagem de ter mais dados para treinamento.

Por outro lado, os novos modelos que aproveitaram métodos de alinhamento baseados em similaridade mostraram resultados promissores. Eles superaram os modelos tradicionais mesmo com menos pontos de dados.

Ao ajustar o modelo mBERT usando o novo conjunto de dados, os resultados destacaram uma queda significativa nas taxas de erro, indicando uma melhora no desempenho após o ajuste do modelo para lidar especificamente com as tarefas de tradução do alemão para o romanche.

#Discussão dos Resultados

Os achados sugerem que o mBERT é capaz de lidar adequadamente com a língua romanche. O uso de sistemas de alinhamento de palavras baseados em similaridade se mostrou eficaz quando comparado a modelos tradicionais. O desempenho do mBERT melhorou ainda mais depois de ser ajustado com dados específicos da língua.

O bom desempenho dos modelos indica que há conexões e informações significativas no mBERT que podem ser aplicadas ao processamento do romanche.

Essa pesquisa abre caminho para futuros desenvolvimentos em tecnologia linguística para o romanche, o que poderia ampliar a disponibilidade de ferramentas de NLP para essa língua, especialmente considerando seu status de poucos recursos.

#Conclusão

O trabalho apresentou um novo corpus e um padrão ouro para alinhamento de palavras entre alemão e romanche. O estudo descobriu que modelos modernos de alinhamento de palavras baseados em similaridade corresponderam ou superaram o desempenho de modelos estatísticos tradicionais. Também destacou que o mBERT mostrou potencial para uso no processamento do romanche, especialmente após ajuste com dados paralelos.

Isso indica um forte potencial para desenvolver mais ferramentas e recursos de NLP para o romanche, uma língua menos comum que precisa de mais apoio tecnológico. A pesquisa não apenas destaca a capacidade dos modelos modernos de trabalhar com línguas menos faladas, mas também paveia o caminho para uma melhor compreensão e uso da língua romanche na tecnologia.

#Considerações Éticas

Todos os dados usados para este estudo foram provenientes de comunicados de imprensa disponíveis publicamente. Os direitos autorais desses documentos pertencem ao Cantão de Grisons, e as informações foram coletadas com permissão explícita para fins de pesquisa.

#Impacto Ambiental

O estudo reconheceu as considerações ambientais do uso de tecnologia, observando que o ajuste do modelo exigiu uma quantidade específica de energia, que foi obtida totalmente de fontes renováveis. Esforços foram feitos para calcular o impacto com precisão, mantendo a consciência da pegada ambiental envolvida nos processos de pesquisa.

#Agradecimentos

O processo de pesquisa se beneficiou do apoio de várias pessoas e instituições que contribuíram com valiosas percepções e recursos ao longo do estudo. A colaboração deles tornou possível avançar o trabalho no processamento da língua romanche.

No geral, este estudo não só contribui para a compreensão de como os modelos de linguagem funcionam com línguas menos faladas, mas também demonstra o potencial para futuras aplicações e melhorias na tecnologia relacionada ao romanche.