Qu'est-ce que la Sémantique dans la Traduction Automatique (MT)?

La sémantique est un domaine d’étude important dans le secteur de la traduction. En termes simples, il explique comment les mots et les phrases sont arrangés pour transmettre les significations que vous souhaitez.

Étant donné que la traduction automatique fait de plus en plus partie de la traduction sensible au contexte, la sémantique joue également un rôle dans cette intégration technologique. Comment ça? La sémantique dans la traduction automatique est la base pour entraîner l'apprentissage automatique et obtenir de meilleurs résultats dans les projets de traduction.

Commençons par résumer ce qu’est la sémantique et comment elle peut être traitée par l’intelligence artificielle.

Résumé sémantique

La sémantique est une branche de la linguistique qui traite du sens à travers l’utilisation correcte de combinaisons de mots et de phrases.

Il existe de nombreuses façons d’organiser ce puzzle d’éléments textuels, et la sémantique nous donne quelques concepts avec lesquels travailler, tels que :

• Dénotation

Il se réfère au sens littéral, objectivement. En traduction, se concentrer sur la dénotation peut parfois conduire à des traductions trop littérales, mais cela peut être utile s’il s’agit de contenus plus traditionnels, tels que la science.

Par exemple:

« L’océan se réchauffe plus rapidement en raison du changement climatique ». (Anglais)

« Les océans se réchauffent rapidement en raison du changement climatique. » (Espagnol)

Il n’y a pas de double sens, n’est-ce pas ? Il est assez clair ce que les phrases affirment à n’importe quelle langue.

• Connotation

La connotation implique des associations émotionnelles ou culturelles qu’un mot porte au-delà de son sens littéral.

Ces nuances peuvent varier considérablement d’une langue à l’autre et nécessitent une manipulation soigneuse lors de la traduction, surtout si vous êtes en train de traduire de la littérature, de l'apprentissage en ligne, de la poésie, etc. De nombreuses industries commettent des erreurs à ce sujet.

Ex. : le mot « renard »

En anglais, le mot « renard » désigne littéralement un animal sauvage connu pour sa nature rusée. Cependant, il a aussi des connotations lorsqu’il est utilisé métaphoriquement. Appeler quelqu’un un « renard » peut avoir différentes connotations, selon le contexte :

• Connotation positive : cela implique l’intelligence ou la ruse, comme quelqu’un de stratégique ou de vif d’esprit.
• Connotation négative : peut avoir une connotation légèrement négative d’être sournois, trompeur ou indigne de confiance.
  

• Hyponymie et hypernymie

L’hyponymie fait référence à des termes plus spécifiques sous une catégorie plus large (hypernyme). Les hypernymes sont comme un grand parapluie et les hyponymes sont des exemples spécifiques en dessous.

Comprendre ces relations aide à choisir le bon mot dans la traduction.

• Exemple d’hyponymie : « Rose », « tulipe » et « marguerite » sont tous des hyponymes de l’hypernyme « fleur ». En traduction, le choix entre un hyponyme et un hypernyme dépend du contexte.
  
  Par exemple, traduire « flower » en français par « fleur » est simple. Mais la traduction de « rose » nécessite le terme plus spécifique « rose », car la langue a également des mots spécifiques pour chacun.
  
  
• Exemple d’hypernymie : Si le texte anglais indique 'flower' mais que le texte source mentionne des types spécifiques comme les roses ou les lys, l’utilisation du terme générique 'fleur' en français pourrait perdre en spécificité.
  
  
• Polysémie

La polysémie fait référence à un mot qui a plusieurs significations liées. En traduction, il est essentiel d’identifier le sens correct en fonction du contexte.

Par exemple :

Le mot anglais "bank" peut signifier une institution financière ou le bord d'une rivière. Si l’on traduit en français, l’institution financière est “banque”, tandis que la rive est “rive”. Le traducteur doit choisir le bon terme en fonction du contexte.

• Ambiguïté

L’ambiguïté se produit lorsqu’un mot, une expression ou une phrase peut être interprété de plus d’une façon. La gestion de l’ambiguïté dans la traduction nécessite une réflexion approfondie sur le sens voulu.

Par exemple :

"Le manager a vu l’employé avec les lunettes" est une phrase ambiguë. Le manager a-t-il des lunettes, ou l’employé en a-t-il ? En traduction, il peut être nécessaire de résoudre cette ambiguïté en fonction du contexte.

Par exemple, lorsque l’on traduit littéralement en espagnol, l’ambiguïté est toujours présente : "Le manager a vu l'employé avec les lunettes". Lequel utilise les lunettes ?

Pourquoi la sémantique est-elle importante dans la traduction automatique ?

La sémantique est présente dans la façon dont les machines comprennent et traitent le langage humain. C’est le point clé de l’entraînement de l’IA pour être capable de saisir le bon sens de n’importe quel contenu.

Si vous utilisez un outil CAT avec de mauvais processus d’apprentissage automatique, des problèmes sémantiques de toutes sortes que nous avons mentionnés précédemment peuvent être présents (comme des problèmes que vous devrez résoudre) : ambiguïté, polysémie, utilisation confuse de connotation/dénotation, etc.

L’obtention du bon résultat dépendra de la capacité de la machine à reconnaître le contexte.

Les expressions idiomatiques sont encore plus sensibles ; dans la plupart des cas, vous aurez besoin de l'intervention de traducteurs humains, qui comprennent les nuances culturelles des deux langues.
Par exemple, traduire l’expression « casser une jambe » littéralement dans une autre langue pourrait entraîner un message déroutant. En anglais, c’est une façon de souhaiter bonne chance à quelqu’un. Mais si nous le traduisons en portugais brésilien, vous pourriez utiliser « muita merda ! », signifiant littéralement « beaucoup de merde », mais avec la bonne connotation, c’est aussi une expression très populaire dans le monde du théâtre brésilien pour souhaiter bonne chance.

Comprendre la signification sémantique permet aux systèmes de TA de produire une traduction plus précise et plus significative.

Leurs algorithmes utilisent des techniques d’analyse sémantique pour extraire le sens du texte, ce qui comprend l’analyse des sentiments, la traduction de langues et la réponse aux questions.

Défis en sémantique pour la traduction automatique

Vous pouvez imaginer que la saisie sémantique dans les systèmes de TA est un défi. Chaque langue a des centaines de contextes culturels, d’expressions idiomatiques et d’argot, ce qui permet de comprendre pourquoi les machines ont parfois du mal.

Essayez de traduire dans une autre langue en Deep L ou Google Translator l’expression "Sortez le chat du sac ! » (signifiant "divulguer un secret, souvent involontairement »). Les résultats seront probablement amusants pour être si littéraux !

Bien que les systèmes de TA se soient améliorés grâce à l'IA et à l'apprentissage profond, le perfectionnement de la sémantique est encore en cours.

Dans le domaine de la technologie et de la traduction automatique, la maîtrise de la sémantique est essentielle pour produire des traductions précises et sensibles au contexte. Bien que les outils de TA aient parcouru un long chemin, il est crucial d’affiner la façon dont les machines comprennent et appliquent la sémantique pour l’avenir de la technologie linguistique.

‍