Unsupervised neural machine translation between the Portuguese language and the Chinese and Korean languages

Tese de Mestrado, Informática, 2023, Universidade de Lisboa, Faculdade de CiênciasO propósito desta dissertação é apresentar um estudo comparativo e de reprodução sobre técnicas de Tradução Automática Neuronal Não-Supervisionada (Unsupervised Neural Machine Translation) para o par de línguas Português (PT) →Chinês (ZH) e Português (PT) → Coreano (KR) tirando partido de ferramentas e recursos online. A escolha destes pares de línguas prende-se com duas grandes razões. A primeira refere-se à importância no panorama global das línguas asiáticas, nomeadamente do chinês, e também pela infuência que a língua portuguesa desempenha no mundo especialmente no hemisfério sul. A segunda razão é puramente académica. Como há escassez de estudos na área de Processamento Natural de Linguagem (NLP) com línguas não-germânicas (devido à hegemonia da língua inglesa), procurou-se desenvolver um trabalho que estude a infuência das técnicas de tradução não supervisionada em par de línguas poucos estudadas, a fm de testar a sua robustez. Falada por um quarto da população mundial, a língua chinesa é o“Ás”no baralho de cartas da China. De acordo com o International Chinese Language Education Week, em 2020 estimava-se que 200 milhões pessoas não-nativas já tinham aprendido chinês e que no ano corrente se encontravam mais de 25 milhões a estudá-la. Com a infuência que a língua chinesa desempenha, torna-se imperativo desenvolver ferramentas que preencham as falhas de comunicação. Assim, nesta conjuntura global surge a tradução automática como ponte de comunicação entre várias culturas e a China. A Coreia do Sul, também conhecida como um dos quatro tigres asiáticos, concretizou um feito extraordinário ao levantar-se da pobreza extrema para ser um dos países mais desenvolvidos do mundo em duas gerações. Apesar de não possuir a hegemonia económica da China, a Coreia do Sul exerce bastante infuência devido ao seu soft power na área de entretenimento, designado por hallyu. Esta“onda”de cultura pop coreana atraí multidões para a aprendizagem da cultura. De forma a desvanecer a barreira comunicativa entre os amantes da cultura coreana e os nativos, a tradução automática é um forte aliado porque permite a interação entre pessoas instantaneamente sem a necessidade de aprender uma língua nova. Apesar de Portugal não ter ligações culturais com a Coreia, há uma forte ligação com a região administrativa especial de Macau (RAEM) onde o português é uma das línguas ofciais, sendo que a Tradução Automática entre ambas as línguas ofciais é uma das áreas estratégicas do governo local tendo sido estabelecido um laboratório de Tradução Automática no Instituto Politécnico de Macau que visa construir um sistema que possa ser usado na função pública de auxílio aos tradutores. Neste trabalho foram realizadas duas abordagens: (i) Tradução Automática Neuronal Não Supervisionada (Unsupervised Neural Machine Translation) e; (ii) abordagem pivô (pivot approach). Como o foco da dissertação é em técnicas nãosupervisionadas, nenhuma das arquiteturas fez uso de dados paralelos entre os pares de línguas em questão. Nomeadamente, na primeira abordagem usou-se dados monolingues. Na segunda introduziu-se uma terceira língua pivô que é utilizada para estabelecer a ponte entre a língua de partida e a de chegada. Esta abordagem à tradução automática surgiu com a necessidade de criar sistemas de tradução para pares de línguas onde existem poucos ou nenhuns dados paralelos. Como demonstrado por Koehn and Knowles [2017a], a tradução automática neuronal precisa de grandes quantidades de dados a fm de ter um desempenho melhor que a Tradução Automática Estatística (SMT). No entanto, em pares de línguas com poucos recursos linguísticos isso não é exequível. Para tal, a arquitetura de tradução automática não supervisionada somente requer dados monolingues. A implementação escolhida foi a de Artetxe et al. [2018d] que é constituída por uma arquitetura encoder-decoder. Como contém um double-encoder, para esta abordagem foram consideradas ambas direções: Português ↔ Chinês e Português ↔ Coreano. Para além da reprodução para línguas dissimilares com poucos recursos, também foi elaborado um estudo de replicação do artigo original usando os dados de um dos pares de línguas estudados pelos autores: Inglês ↔ Francês. Outra alternativa para a falta de corpora paralelos é a abordagem pivô. Nesta abordagem, o sistema faz uso de uma terceira língua, designada por pivô, que liga a língua de partida à de chegada. Esta opção é tida em conta quando há existência de dados paralelos em abundância entre as duas línguas. A motivação deste método é fazer jus ao desempenho que as redes neuronais têm quando são alimentadas com grandes volumes de dados. Com a existência de grandes quantidades de corpora paralelos entre todas as línguas em questão e a pivô, o desempenho das redes compensa a propagação de erro introduzida pela língua intermediária. No nosso caso, a língua pivô escolhida foi o inglês pela forte presença de dados paralelos entre o pivô e as restantes três línguas. O sistema começa por traduzir de português para inglês e depois traduz a pivô para coreano ou chinês. Ao contrário da primeira abordagem, só foi considerada uma direção de Português → Chinês e Português → Coreano. Para implementar esta abordagem foi considerada a framework OpenNMT desenvolvida por [Klein et al., 2017]. Os resultados foram avaliados usando a métrica BLEU [Papineni et al., 2002b]. Com esta métrica foi possível comparar o desempenho entre as duas arquiteturas e aferir qual é o método mais efcaz para pares de línguas dissimilares com poucos recursos. Na direção Português → Chinês e Português → Coreano a abordagem pivô foi superior tendo obtido um BLEU de 13,37 pontos para a direção Português → Chinês e um BLEU de 17,28 pontos na direção Português → Coreano. Já com a abordagem de tradução automática neural não supervisionada o valor mais alto obtido na direção Português → Coreano foi de um BLEU de 0,69, enquanto na direção de Português → Chinês foi de 0,32 BLEU (num total de 100). Os valores da tradução não supervisionada vão estão alinhados com os obtidos por [Guzmán et al., 2019], [Kim et al., 2020]. A explicação dada para estes valores baixos prende-se com a qualidade dos cross-lingual embeddings. O desempenho dos cross-lingual embeddings tende a degradar-se quando mapeia pares de línguas distantes e, sendo que modelo de tradução automática não supervisionado é inicializado com os cross-lingual embeddings, caso estes sejam de baixa qualidade, o modelo não converge para um ótimo local, resultando nos valores obtidos na dissertação. Dos dois métodos testados, verifica-se que a abordagem pivô é a que tem melhor performance. Tal como foi possível averiguar pela literatura corrente e também pelos resultados obtidos nesta dissertação, o método neuronal não-supervisionado proposto por Artetxe et al. [2018d] não é sufcientemente robusto para inicializar um sistema de tradução suportado por textos monolingues em línguas distantes. Porém é uma abordagem promissora porque permitiria colmatar uma das grandes lacunas na área de Tradução Automática que se cinge à falta de dados paralelos de boa qualidade. No entanto seria necessário dar mais atenção ao problema dos cross-lingual embeddings em mapear línguas distantes. Este trabalho fornece uma visão sobre o estudo de técnicas não supervisionadas para pares de línguas distantes e providencia uma solução para a construção de sistemas de tradução automática para os pares de língua português-chinês e português-coreano usando dados monolingues.This dissertation presents a comparative and reproduction study on Unsupervised Neural Machine Translation techniques in the pair of languages Portuguese (PT) → Chinese (ZH) and Portuguese (PT) → Korean(KR). We chose these language-pairs for two main reasons. The frst one refers to the importance that Asian languages play in the global panorama and the infuence that Portuguese has in the southern hemisphere. The second reason is purely academic. Since there is a lack of studies in the area of Natural Language Processing (NLP) regarding non-Germanic languages, we focused on studying the infuence of nonsupervised techniques in under-studied languages. In this dissertation, we worked on two approaches: (i) Unsupervised Neural Machine Translation; (ii) the Pivot approach. The frst approach uses only monolingual corpora. As for the second, it uses parallel corpora between the pivot and the non-pivot languages. The unsupervised approach was devised to mitigate the problem of low-resource languages where training traditional Neural Machine Translations was unfeasible due to requiring large amounts of data to achieve promising results. As such, the unsupervised machine translation only requires monolingual corpora. In this dissertation we chose the mplementation of Artetxe et al. [2018d] to develop our work. Another alternative to the lack of parallel corpora is the pivot approach. In this approach, the system uses a third language (called pivot) that connects the source language to the target language. The reasoning behind this is to take advantage of the performance of the neural networks when being fed with large amounts of data, making it enough to counterbalance the error propagation which is introduced when adding a third language. The results were evaluated using the BLEU metric and showed that for both language pairs Portuguese → Chinese and Portuguese → Korean, the pivot approach had a better performance making it a more suitable choice for these dissimilar low resource language pairs

BigTrans: Augmenting Large Language Models with Multilingual Translation Capability over 100 Languages

Large language models (LLMs) demonstrate promising translation performance among various natural languages. However, many LLMs especially the open-sourced ones, such as BLOOM and LLaMA, are English-dominant and support only dozens of natural languages, making the potential of LLMs on language translation less explored. In this work, we present BigTrans which adapts LLaMA that covers only 20 languages and enhances it with multilingual translation capability on more than 100 languages. BigTrans is built upon LLaMA-13B and it is optimized in three steps. First, we continue training LLaMA with massive Chinese monolingual data. Second, we continue training the model with a large-scale parallel dataset that covers 102 natural languages. Third, we instruct-tune the foundation model with multilingual translation instructions, leading to our BigTrans model. The preliminary experiments on multilingual translation show that BigTrans performs comparably with ChatGPT and Google Translate in many languages and even outperforms ChatGPT in 8 language pairs. We release the BigTrans model and hope it can advance the research progress.Comment: 12 pages, 4 figures. Our model is available at https://github.com/ZNLP/BigTran

Evaluating the Cross-Lingual Effectiveness of Massively Multilingual Neural Machine Translation

The recently proposed massively multilingual neural machine translation (NMT) system has been shown to be capable of translating over 100 languages to and from English within a single model. Its improved translation performance on low resource languages hints at potential cross-lingual transfer capability for downstream tasks. In this paper, we evaluate the cross-lingual effectiveness of representations from the encoder of a massively multilingual NMT model on 5 downstream classification and sequence labeling tasks covering a diverse set of over 50 languages. We compare against a strong baseline, multilingual BERT (mBERT), in different cross-lingual transfer learning scenarios and show gains in zero-shot transfer in 4 out of these 5 tasks

Multilingual Pixel Representations for Translation and Effective Cross-lingual Transfer

We introduce and demonstrate how to effectively train multilingual machine translation models with pixel representations. We experiment with two different data settings with a variety of language and script coverage, demonstrating improved performance compared to subword embeddings. We explore various properties of pixel representations such as parameter sharing within and across scripts to better understand where they lead to positive transfer. We observe that these properties not only enable seamless cross-lingual transfer to unseen scripts, but make pixel representations more data-efficient than alternatives such as vocabulary expansion. We hope this work contributes to more extensible multilingual models for all languages and scripts.Comment: EMNLP 202

Automatic taxonomy evaluation

This thesis would not be made possible without the generous support of IATA.Les taxonomies sont une représentation essentielle des connaissances, jouant un rôle central dans de nombreuses applications riches en connaissances. Malgré cela, leur construction est laborieuse que ce soit manuellement ou automatiquement, et l'évaluation quantitative de taxonomies est un sujet négligé. Lorsque les chercheurs se concentrent sur la construction d'une taxonomie à partir de grands corpus non structurés, l'évaluation est faite souvent manuellement, ce qui implique des biais et se traduit souvent par une reproductibilité limitée. Les entreprises qui souhaitent améliorer leur taxonomie manquent souvent d'étalon ou de référence, une sorte de taxonomie bien optimisée pouvant service de référence. Par conséquent, des connaissances et des efforts spécialisés sont nécessaires pour évaluer une taxonomie. Dans ce travail, nous soutenons que l'évaluation d'une taxonomie effectuée automatiquement et de manière reproductible est aussi importante que la génération automatique de telles taxonomies. Nous proposons deux nouvelles méthodes d'évaluation qui produisent des scores moins biaisés: un modèle de classification de la taxonomie extraite d'un corpus étiqueté, et un modèle de langue non supervisé qui sert de source de connaissances pour évaluer les relations hyperonymiques. Nous constatons que nos substituts d'évaluation corrèlent avec les jugements humains et que les modèles de langue pourraient imiter les experts humains dans les tâches riches en connaissances.Taxonomies are an essential knowledge representation and play an important role in classification and numerous knowledge-rich applications, yet quantitative taxonomy evaluation remains to be overlooked and left much to be desired. While studies focus on automatic taxonomy construction (ATC) for extracting meaningful structures and semantics from large corpora, their evaluation is usually manual and subject to bias and low reproducibility. Companies wishing to improve their domain-focused taxonomies also suffer from lacking ground-truths. In fact, manual taxonomy evaluation requires substantial labour and expert knowledge. As a result, we argue in this thesis that automatic taxonomy evaluation (ATE) is just as important as taxonomy construction. We propose two novel taxonomy evaluation methods for automatic taxonomy scoring, leveraging supervised classification for labelled corpora and unsupervised language modelling as a knowledge source for unlabelled data. We show that our evaluation proxies can exert similar effects and correlate well with human judgments and that language models can imitate human experts on knowledge-rich tasks

Modular and Parameter-efficient Fine-tuning of Language Models

Transfer learning has recently become the dominant paradigm of natural language processing. Models pre-trained on unlabeled data can be fine-tuned for downstream tasks based on only a handful of examples. A long-term goal is to develop models that acquire new information at scale without incurring negative transfer and that generalize systematically to new settings. Modular deep learning has emerged as a promising solution to these challenges, by updating parameter-efficient units of computation locally and asynchronously. These units are often implemented as modules that are interlaid between layers, interpolated with pre-trained parameters, or concatenated to the inputs. Conditioned on tasks or examples, information is routed to multiple modules through a fixed or learned function, followed by an aggregation of their outputs. This property enables compositional generalization, by disentangling knowledge and recombining it in new ways. In this thesis, we provide a unified view of modularity in natural language processing, spanning across four dimensions; specifically, we disentangle modularity into computation functions, routing functions, aggregation functions, and the training setting. Along those axes, we propose multiple contributions: a research framework which encompasses all dimensions; a novel attention-based aggregation function which combines the knowledge stored within different modules; routing mechanisms for out of distribution generalization in cross-lingual transfer scenarios; a dataset and modular training strategies for multimodal and multilingual transfer learning; a modular pre-training strategy to tackle catastrophic interference of heterogeneous data

Low Resource Efficient Speech Retrieval

Speech retrieval refers to the task of retrieving the information, which is useful or relevant to a user query, from speech collection. This thesis aims to examine ways in which speech retrieval can be improved in terms of requiring low resources - without extensively annotated corpora on which automated processing systems are typically built - and achieving high computational efficiency. This work is focused on two speech retrieval technologies, spoken keyword retrieval and spoken document classification. Firstly, keyword retrieval - also referred to as keyword search (KWS) or spoken term detection - is defined as the task of retrieving the occurrences of a keyword specified by the user in text form, from speech collections. We make advances in an open vocabulary KWS platform using context-dependent Point Process Model (PPM). We further accomplish a PPM-based lattice generation framework, which improves KWS performance and enables automatic speech recognition (ASR) decoding. Secondly, the massive volumes of speech data motivate the effort to organize and search speech collections through spoken document classification. In classifying real-world unstructured speech into predefined classes, the wildly collected speech recordings can be extremely long, of varying length, and contain multiple class label shifts at variable locations in the audio. For this reason each spoken document is often first split into sequential segments, and then each segment is independently classified. We present a general purpose method for classifying spoken segments, using a cascade of language independent acoustic modeling, foreign-language to English translation lexicons, and English-language classification. Next, instead of classifying each segment independently, we demonstrate that exploring the contextual dependencies across sequential segments can provide large classification performance improvements. Lastly, we remove the need of any orthographic lexicon and instead exploit alternative unsupervised approaches to decoding speech in terms of automatically discovered word-like or phoneme-like units. We show that the spoken segment representations based on such lexical or phonetic discovery can achieve competitive classification performance as compared to those based on a domain-mismatched ASR or a universal phone set ASR