Multilingual neural architectures for natural language processing
Architectures neuronales multilingues pour le traitement automatique des langues naturelles
Résumé
The translation of languages has become an essential need for communication between humans in a world where the possibilities of communication are expanding. Machine translation is a response to this evolving need. More recently, neural machine translation has come to the fore with the great performance of neural systems, opening up a new area of machine learning. Neural systems use large amounts of data to learn how to perform a task automatically. In the context of machine translation, the sometimes large amounts of data needed to learn efficient systems are not always available for all languages.The use of multilingual systems is one solution to this problem. Multilingual machine translation systems make it possible to translate several languages within the same system. They allow languages with little data to be learned alongside languages with more data, thus improving the performance of the translation system. This thesis focuses on multilingual machine translation approaches to improve performance for languages with limited data. I have worked on several multilingual translation approaches based on different transfer techniques between languages. The different approaches proposed, as well as additional analyses, have revealed the impact of the relevant criteria for transfer. They also show the importance, sometimes neglected, of the balance of languages within multilingual approaches.
La traduction des langues est devenue un besoin essentiel pour la communication entre humains dans un monde où les possibilités de communication s'élargissent. La traduction automatique est une réponse à l'évolution de ce besoin.Plus récemment, la traduction automatique neuronale s'est imposée avec les grandes performances des systèmes neuronaux qui ouvrent une nouvelle aire de l'apprentissage automatique. Les systèmes neuronaux exploitent de grandes quantités de données pour apprendre à réaliser une tâche automatiquement. Dans le cadre de la traduction automatique, les quantités de données parfois importantes et nécessaires pour apprendre des systèmes performants ne sont pas toujours disponibles pour toutes les langues. L'utilisation de systèmes multilingues est une solution pour répondre à ce problème. Les systèmes de traduction automatique multilingues permettent de traduire plusieurs langues au sein d'un même système. Ils permettent aux langues disposant de peu de données d'être apprises aux côtés de langues disposant de plus de données, améliorant ainsi les performances du système de traduction. Cette thèse se concentre sur des approches de traduction automatique multilingues en vue d'améliorer les performances pour les langues disposant de peu de données. J'ai travaillé sur plusieurs approches de traduction multilingues reposant sur différentes techniques de transfert entre les langues. Les différentes approches proposées ainsi que des analyses complémentaires ont révélé l'impact des critères pertinents pour le transfert. Elles montrent aussi l'importance, parfois négligée, de l'équilibre des langues au sein d'approches multilingues.
Origine : Version validée par le jury (STAR)