Machine Translation of User-Generated Contents : an Evaluation of Neural Translation Systems under Zero-shot Conditions - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Theses Year : 2023

Machine Translation of User-Generated Contents : an Evaluation of Neural Translation Systems under Zero-shot Conditions

Traduction Automatique de Contenus Générés par l'Utilisateur : une Évaluation des Systèmes de Traduction Neuronaux dans des Conditions Zero-shot

Abstract

The rapid advancements in telecommunications over the past few decades have revolutionized the way people exchange information. Thanks to these advancements, the average user can now communicate with others across the globe in real-time and with minimal delay. With approximately 60% of the global population having Internet access, billions of individuals interact by sharing user-generated content (UGC) in various forms. This UGC, which often includes reviews and opinions, provides a valuable source of information, offering a comprehensive view of global trends. Machine Translation (MT) plays a vital role in enabling smooth communication and facilitating the automatic processing of UGC for data mining purposes.However, translating UGC presents unique challenges compared to translating traditional text. UGC is highly productive and exhibits various phenomena such as repeated characters, typographical errors, contractions, jargon, and unconventional sentence structures. These specificities lead to a significant number of Out-of-Vocabulary tokens (OOVs) and rare sequences, which pose problems since they are not adequately represented in the standard parallel corpora used to train MT models. Additionally, conventional domain adaptation techniques like fine-tuning have limited success in addressing these challenges. They suffer from performance degradation when applied to in-domain data and are unable to keep up with the ever-evolving nature of UGC.In this study, we focus on the task of automatically translating UGC in the zero-shot scenario, where we restrain from using any UGC-specific training data. Our aim is to develop more generalized MT architectures that can handle the distributional drift inherent in UGC. In the initial phase of our research, we dedicated our efforts to identifying and quantifying the specificities of UGC that hinder translation performance. We have also created evaluation frameworks and data collections to aid in this endeavor. Using off-the-shelf models, we investigate the challenges faced by MT systems when translating UGC and link the errors to their underlying mechanisms.Subsequently, we delve into the study and proposal of different methods to address the challenges posed by UGC. These methods include exploring normalization pipelines, employing more granular tokenization techniques, and utilizing latent variable models to enhance the robustness of MT systems. For each of these approaches, we systematically evaluate the performance and robustness of the systems, conduct a detailed error analysis, and offer insights into promising avenues for tackling the automatic translation of UGC in the zero-shot setting.
Les avancées rapides des télécommunications au cours des dernières décennies ont révolutionné la manière dont les gens échangent des informations. Grâce à ces progrès, l'utilisateur moyen peut désormais communiquer avec d'autres personnes à travers le monde en temps réel et avec un délai minimal. Avec environ 60 % de la population mondiale ayant accès à Internet, des milliards d'individus interagissent en partageant du contenu généré par les utilisateurs (UGC) sous diverses formes. Ce contenu généré par les utilisateurs, qui comprend souvent des critiques et des opinions, constitue une source précieuse d'informations, offrant une vue d'ensemble des tendances mondiales. La traduction automatique joue un rôle vital en permettant une communication fluide et en facilitant le traitement automatique de l'UGC à des fins d'exploration de données.Cependant, la traduction des UGC présente des défis uniques par rapport à la traduction d'un texte traditionnel. L'UGC est très productif et présente divers phénomènes tels que des caractères répétés, des erreurs typographiques, des contractions, du jargon et des structures de phrases non conventionnelles. Ces spécificités entraînent un nombre important de mots hors vocabulaire (OOV) et de séquences rares, qui posent des problèmes car ils ne sont pas représentés de manière adéquate dans les corpus parallèles standard utilisés pour entraîner les modèles de traduction automatique. En outre, les techniques conventionnelles d'adaptation au domaine, telles que le “fine-tuning”, n'ont qu'un succès limité dans la résolution de ces problèmes. Elles souffrent d'une dégradation des performances lorsqu'elles sont appliquées aux données du domaine et ne sont pas en mesure de suivre l'évolution constante de la nature de l'UGC.Dans cette étude, nous nous concentrons sur la tâche de traduction automatique des UGC dans le scénario "zero-shot", où nous nous abstenons d'utiliser des données d'apprentissage spécifiques aux UGC. Notre objectif est de développer des architectures de traduction automatique plus généralisées, capables de gérer le “distributional shift”, inhérente à l'évaluation de la traduction des UGC. Dans la phase initiale de notre recherche, nous avons consacré nos efforts à l'identification et à la quantification des spécificités de l'UGC qui entravent la performance de la traduction. Nous avons également créé des cadres d'évaluation et des collections de données pour nous aider dans cette tâche. À l'aide de modèles “off-the-shelf”, nous étudions les difficultés rencontrées par les systèmes de traduction automatique lorsqu'ils traduisent des UGC et nous établissons un lien entre les erreurs et les mécanismes sous-jacents.Ensuite, nous nous penchons sur l'étude et la proposition de différentes méthodes pour relever les défis posés par l'UGC. Ces méthodes comprennent l'exploration des pipelines de normalisation, l'emploi de techniques de tokenisation plus granulaires et l'utilisation de modèles de variables latentes pour améliorer la robustesse des systèmes de traduction automatique. Pour chacune de ces approches, nous évaluons systématiquement les performances et la robustesse des systèmes, nous effectuons une analyse détaillée des erreurs et nous proposons des pistes prometteuses pour aborder la traduction automatique des UGC dans une évaluation “zéro-shot”.
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Origin : Version validated by the jury (STAR)

Dates and versions

tel-04301123 , version 1 (22-11-2023)

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  • HAL Id : tel-04301123 , version 1

Cite

José Rosales Núñez. Machine Translation of User-Generated Contents : an Evaluation of Neural Translation Systems under Zero-shot Conditions. Artificial Intelligence [cs.AI]. Université Paris-Saclay, 2023. English. ⟨NNT : 2023UPASG058⟩. ⟨tel-04301123⟩
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