Le NLP (Natural Language Processing) est un domaine en constante évolution qui s’intéresse à la compréhension, à l’analyse et à la génération de la langue naturelle par des systèmes informatiques. Un des modèles les plus populaires en NLP est BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), qui a obtenu d’excellents résultats dans de nombreuses tâches NLP telles que la classification de sentiments, la réponse à la question et la classification de noms. Cependant, la plupart des modèles BERT ont été formés sur des données en anglais et ont tendance à donner de moins bons résultats pour les autres langues et les dialectes locaux.
Le dialecte marocain « darija » est un exemple de dialecte qui présente des défis uniques pour les systèmes de NLP. La darija est une variété de l’arabe, mais elle est influencée par des langues berbères, françaises et espagnoles. Elle comporte également des différences lexicales et grammaticales par rapport à l’arabe standard, ce qui peut rendre difficile la compréhension pour les systèmes de NLP formés uniquement sur l’arabe standard.
Pour entraîner un modèle BERT pour comprendre la darija, il est nécessaire de disposer de données annotées dans ce dialecte. Heureusement, il existe des dictionnaires darija-anglais qui peuvent être utilisés pour créer des jeux de données pour l’entraînement du modèle. En utilisant ces dictionnaires, les données peuvent être annotées en associant chaque mot darija à sa traduction anglaise. Ce processus peut être accompli de manière semi-automatique, en utilisant des outils de reconnaissance de la langue pour identifier les mots dans les phrases.
Une fois les données annotées, elles peuvent être utilisées pour entraîner un modèle BERT sur la darija. Cependant, il est important de prendre en compte les particularités de la darija, telles que les différences lexicales et grammaticales par rapport à l’arabe standard, pour s’assurer que le modèle fonctionne de manière optimale. Cela peut être accompli en utilisant des techniques telles que la fine-tuning, qui consiste à ajuster les poids du modèle BERT pré-entraîné en utilisant des données darija annotées.
Une fois entraîné, le modèle BERT pour la darija peut être utilisé pour effectuer diverses tâches NLP, telles que la classification de sentiments, la génération de réponses à des questions et la traduction automatique. Cependant, il est important de noter que le modèle aura encore des limites et qu’il sera peut-être nécessaire de continuer à ajuster et à affiner le modèle pour obtenir des résultats optimaux.
L’utilisation d’un modèle BERT pour comprendre la darija peut offrir de nombreux avantages pour les entreprises et les développeurs qui souhaitent créer des applications NLP pour les utilisateurs marocains. En utilisant un modèle BERT pour la darija, les applications NLP peuvent mieux comprendre les requêtes et les demandes des utilisateurs dans ce dialecte, offrant ainsi une expérience utilisateur plus satisfaisante.
En outre, la capacité d’un modèle BERT à comprendre la darija peut également être utile pour les chercheurs en linguistique et en NLP qui souhaitent étudier ce dialecte en profondeur. En utilisant des modèles informatiques pour comprendre la darija, les chercheurs peuvent obtenir des informations plus détaillées sur la structure linguistique de ce dialecte, ce qui peut être utilisé pour améliorer la compréhension de la linguistique en général.
Pour terminer, l’entraînement d’un modèle BERT pour comprendre la darija peut offrir de nombreux avantages pour les utilisateurs marocains, les développeurs et les chercheurs. En utilisant des dictionnaires darija-anglais et en prenant en compte les particularités de ce dialecte, il est possible d’entraîner un modèle BERT pour comprendre la darija et de l’utiliser pour diverses tâches NLP. Cela peut conduire à des applications NLP plus utiles pour les utilisateurs marocains, à une meilleure compréhension de la linguistique et à une meilleure compréhension de la manière dont les dialectes locaux peuvent être pris en compte dans les systèmes NLP.
Je souhaite aussi vous parler du projet DoDa (https://darija-open-dataset.github.io/) un projet collaboratif par des marocains pour des marocains. Darija Open Dataset est un projet collaboratif open source pour la traduction darija ⇆ anglais et qui compte déjà plus de 18 000 entrées couvrant des verbes, des noms, des adjectifs, des phrases, etc.
L’ensemble de données est divisé en sous-catégories spécialisées telles que l’alimentation, les animaux, le corps humain, la santé, l’éducation… Il s’agit du premier DATASET important pour la langue Darija et qui peut être utilisé, qui sait, pour entrainer un modèle NLP Darija qui peut ouvrir la porte à d’autres applications intéressantes.
