Modèles faiblement supervisés pour la documentation automatique des langues

Weakly supervised models for Computational Language Documentation

• Auteur / Autrice : Shu Okabe
• Direction : François Yvon
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 19/12/2023
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire interdisciplinaire des sciences du numérique (Orsay, Essonne ; 2021-....)
• Partenaire(s) de recherche : Référent : Faculté des sciences d'Orsay
• Partenaire(s) de recherche : graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Informatique et sciences du numérique (2020-….)
• Jury : Président / Présidente : Agata Savary
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Claire Gardent, Alexis Nasr, François Pellegrino, Roland Kuhn
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Claire Gardent, Alexis Nasr

Mots clés

Mots clés contrôlés

Langues menacées

Statistique bayésienne non paramétrique

Segmentation (linguistique)

Traitement automatique du langage naturel

Mots clés libres

Documentation automatique des langues

Segmentation en mots

Modèle bayésien non paramétrique

Génération de gloses interlinéaires

Supervision faible

Linguistique de terrain

Computational language documentation

Word segmentation

Bayesian non-Parametric model

Interlinear gloss generation

Weak supervision

Field linguistics

Résumé

Face à la menace d'extinction de la moitié des langues parlées aujourd'hui d'ici la fin du siècle, la documentation des langues est un domaine de la linguistique notamment consacré à la collecte, annotation et archivage de données. Dans ce contexte, la documentation automatique des langues vise à outiller les linguistes pour faciliter différentes étapes de la documentation, à travers des approches de traitement automatique du langage.Dans le cadre du projet de documentation automatique CLD2025, cette thèse s'intéresse principalement à deux tâches : la segmentation en mots, identifiant les frontières des mots dans une transcription non segmentée d'une phrase enregistrée, ainsi que la génération de gloses interlinéaires, prédisant des annotations linguistiques pour chaque unité de la phrase. Pour la première, nous améliorons les performances des modèles bayésiens non paramétriques utilisés jusque là à travers une supervision faible, en nous appuyant sur des ressources disponibles de manière réaliste lors de la documentation, comme des phrases déjà segmentées ou des lexiques. Comme nous observons toujours une tendance de sur-segmentation dans nos modèles, nous introduisons un second niveau de segmentation : les morphèmes. Nos expériences avec divers types de modèles de segmentation à deux niveaux indiquent une qualité de segmentation sensiblement meilleure ; nous constatons, par ailleurs, les limites des approches uniquement statistiques pour différencier les mots des morphèmes.La seconde tâche concerne la génération de gloses, soit grammaticales, soit lexicales. Comme ces dernières ne peuvent pas être prédites en se basant seulement sur les données d'entraînement, notre modèle statistique d'étiquetage de séquences fait moduler, pour chaque phrase, les étiquettes possibles et propose une approche compétitive avec les modèles neuronaux les plus récents.

In the wake of the threat of extinction of half of the languages spoken today by the end of the century, language documentation is a field of linguistics notably dedicated to the recording, annotation, and archiving of data. In this context, computational language documentation aims to devise tools for linguists to ease several documentation steps through natural language processing approaches.As part of the CLD2025 computational language documentation project, this thesis focuses mainly on two tasks: word segmentation to identify word boundaries in an unsegmented transcription of a recorded sentence and automatic interlinear glossing to predict linguistic annotations for each sentence unit.For the first task, we improve the performance of the Bayesian non-parametric models used until now through weak supervision. For this purpose, we leverage realistically available resources during documentation, such as already-segmented sentences or dictionaries. Since we still observe an over-segmenting tendency in our models, we introduce a second segmentation level: the morphemes. Our experiments with various types of two-level segmentation models indicate a slight improvement in the segmentation quality. However, we also face limitations in differentiating words from morphemes, using statistical cues only. The second task concerns the generation of either grammatical or lexical glosses. As the latter cannot be predicted using training data solely, our statistical sequence-labelling model adapts the set of possible labels for each sentence and provides a competitive alternative to the most recent neural models.