MinT/fr

MinT (Machine in Translation) est un service de traduction automatique basé sur des modèles de traduction neuronaux automatiques open source. Le service est hébergé dans l'infrastructure de la Fondation Wikimedia et il exécute des modèles de traduction publiés par d'autres organisations avec une licence open source. Le service de traduction automatique ouvert peut être une partie clé de l'infrastructure essentielle de l'écosystème de la connaissance libre. Cette page présente les initiatives visant à étendre le service et à rendre cette infrastructure disponible le plus largement.

Vous pouvez essayer MinT dans le cadre de projets tels que la traduction de contenu et Translatewiki.net ou directement dans une instance de test.



À propos de MinT
MinT est conçu pour fournir des traductions à partir de plusieurs modèles de traduction automatique. Initialement il utilise les modèles suivants :

MinT prend en charge plus de 200 langues, avec plus de 50 langues non prises en charge par les autres services (y compris 27 langues pour lesquelles il n'existe pas encore de Wikipedia). Vous pouvez lire davantage sur la sortie initiale de MinT et consulter certaines questions fréquemment posées dans la page de synthèse du service.
 * NLLB-200. Le dernier modèle de No Language Left Behind project par une équipe de recherche de Meta. Ce modèle supporte la traduction de 200 langues, y compris celles qui ne sont pas prises en charges par les autres vendeurs.
 * OpusMT. Le OPUS (Open Parallel Corpus) project de l'Université d'Helsinki compile des contenus multilingues avec une licence gratuite pour former les modèles de traduction OpusMT. Chacun peut facilement contribuer à améliorer la qualité de la traduction en participant aux différents projets qui contribuent aux données d'OPUS. Par exemple, lorsque vous utilisez la Traduction de contenu pour créer des traductions d'articles Wikipedia, les données des traductions publiées seront incorporées comme une nouvelle ressource pour améliorer la qualité de la traduction pour la prochaine version du modèle. Une autre façon rapide de contribuer est de fournir les traductions des phrases avec Tatoeba.
 * IndicTrans2. Le projet IndicTrans2 fournit des modèles de traduction pour soutenir sur 20 langues indiennes. Ces modèles ont été développés par AI4Bharat@IIT Madras, un groupe de recherche de l'Institut indien de technologie de Madras.
 * Softcatalà. Softcatalà est une organisation à but non lucratif qui vise à améliorer l'utilisation du catalan dans les produits numériques. Dans le cadre du projet de traduction Softcatalà, des modèles de traduction utilisés dans leur service de traduction pour traduire 10 langues vers et depuis le catalan ont été publiés.



Détails techniques
Les modèles de traduction ont été optimisés pour les performances en utilisant la bibliothèque OpenNMT Ctranslate2 afin d'éviter l'accélération de la GPU. Cela facilite la création et la gestion de leurs propres instances aux organisations et aux individus. Les détails peuvent être vérifiés dans le [git:mediawiki/services/machinetranslation code source], les spécifications de l'API, et pour une instance de test.

MinT fournit une plateforme pour exécuter plusieurs modèles de traduction. Afin de soutenir différentes initiatives, des aspects tels que la segmentation des phrases, la détection de la langue, le pré/post-traitement du contenu et le support du format riche ont été développés au-dessus des modèles basés sur le texte simple.



Impliquez-vous
Vous pouvez partager vos commentaires sur la page de discussion. Les améliorations prévues sont rassemblées dans Phabricator, vous pouvez proposer des améliorations ou signaler un problème, suivre l'avancement de toute tâche et partager votre point de vue sur elle. Vous pouvez également vérifier pour les travaux terminés, les mises à jour de l'état ci-dessous.



MinT pour les traducteurs
La traduction est une façon commune de contribuer à l'écosystème Wikimedia pour les utilisateurs multilingues. La traduction automatique peut fournir une traduction initiale utile à l'utilisateur pour qu'il la révise et l'améliore. L'équipe linguistique a développé des outils pour soutenir les traductions dans leurs flux de travail qui peuvent intégrer différents services de traduction automatique pour accélérer leurs processus. Une fois que MinT était disponible, son intégration avec ces outils était une étape logique pour amplifier leur impact. MinT est disponible dans les projets suivants:


 * La Traduction du contenu. La traduction de contenu fournit des conseils pour créer la traduction d'un article Wikipedia dans une autre langue. La Traduction de contenu intègre plusieurs services de traduction pour fournir une traduction initiale.
 * Infrastructure de localisation. L' extension Translate fournit l'infrastructure utilisée pour traduire nos logiciels et nos pages multilingues. Les communautés de traducteurs l'utilisent sur Translatewiki.net, les communautés de Wikimedia Meta-wiki, Mediawiki.org et plus encore.

MinT pour les lecteurs Wikipedia
Le nombre de sujets et la quantité d'informations qu'un lecteur peut apprendre de Wikipédia dépendent des langues qu'il parle. La traduction automatique peut aider les gens à en apprendre davantage sur les sujets qui les intéressent lorsqu'ils ne sont pas disponibles dans leur langue.

Cette initiative explore comment mettre en évidence le support de traduction automatique de MinT dans les articles de Wikipedia de manière à :


 * Permet aux lecteurs d'en apprendre plus sur les sujets d'intérêt dans les autres langues
 * Différencie clairement le contenu généré automatiquement de celui créé par la communauté.
 * Encourage à contribuer au contenu créé par la communauté lorsque cela est possible.

L'équipe de langue travaille actuellement sur les aspects de conception et de recherche du projet afin d'identifier les meilleurs moyens de généraliser MinT dans Wikipedia, et sur les recherches techniques pour que le service fonctionne dans ce contexte.



MinT disponible plus largement
Le travail sur les initiatives précédentes contribuera à affiner et à solidifier le système. Pour l'instant, l'API MinT est uniquement disponible pour les produits Wikimedia. Alors que le système se prépare, nous envisagerons une exposition plus large. Fournir un service qui peut être utilisé par les communautés de manière innovante peut être un outil très puissant. De nouvelles initiatives visant à rendre la MINT plus largement disponible seront prises en compte ici à l'avenir. Pendant ce temps, n'hésitez pas à configurer votre propre instance MinT pour expérimenter avec elle.




 * Exploration initiale de conception terminée pour illustrer 5 concepts sur la façon de surmonter les contenus traduits par machine d'autres langues pour les articles de Wikipedia
 * Complément terminé des capacités de MinT pour la traduction de contenu lingurien, où la communauté a demandé d'autres éclaircissements sur MinT, et le dernier ensemble de 14 langues pouvant être pris en charge avec le modèle NLLB-200.
 * Activation de Mint pour les pages traductibles sur le wiki de test
 * Expanded exposure of MinT with the enablement of Content Translation mobile and desktop experiences as default in 7 Wikipedias supported by MinT (Cherokee, Tongan, Hungarian, Kazakh, Kyrgyz, Minangkabau, and Sardinian).
 * Completed the validation for all languages supported by the translation models used by MinT as part of the final QA for enabling the new translation service.
 * Santhosh presented at the 10th Workshop on Asian Translation emphasizing the need for machine translation to be universal, free, and available in more languages. A message well received by the attendees.


 * Research planning started with an initial draft of the research brief for MinT on Wikipedia
 * Continuing technical explorations for applying machine translation beyond plain text (what underlying models provide) to support the Wikipedia context: A new improved approach for sentence segmentation (with a demo page to try) that provides a more accurate way to identify when a sentence ends in different languages, and with a preference to avoid splitting in case of doubt (preferred in the context of machine translation to avoid fragmenting the context of a translation, for example, misinterpreting the dot of an abbreviation as a fullstop).


 * Expérience réussie pour l' utilisation de MinT pour traduire des formats structurés tels que le HTML, SVG et markdown.
 * service de traduction externe Youdao déclaré obsolète, en échec depuis longtemps.
 * poursuite de la recherche continue dans la conception de MinT sur Wikipedia avec des commentaires basés sur des flux de travail nouveaux et mis à jour.
 * Identification des langues qui peuvent tirer le meilleur parti des nouveaux modèles OpusMT


 * Déclaration de MinT comme service de traduction par défaut pour le zoulou pour la traduction de contenu


 * activation de la traduction automatique avec MinT (et communication avec les communautés) pour 75 nouvelles langues : 62 langues pour la traduction par là où l'expérience est disponible, et 13 langues où la qualité de la traduction des autres services ne serait pas idéale basées sur les données du rapport d'utilisation de MT et/ou les commentaires de la communauté.
 * validation des activations précédentes : problèmes identifiés avec Bhojpuri et avec Latvian où MinT n'était pas disponible à cause de différences avec les codes de langue utilisés par les Wikipedia, MinT et les modèles de traduction sous jascents.


 * Conception initiale et prototypes sur les manières d'implémenter MinT dans Wikipedia
 * Amélioration du post traitement de traduction Mint pour prendre en charge les langues utilisant l'alphabet arabe en en évitant les espaces supplémentaires après les arrêts.
 * L'intégration du modèle IndicTrans2 est terminée en vérifiant que toutes ses 23 langues sont prises en charge.
 * L'analyse initiale de l'activité pour les communautés Wikipedia qui sont soutenues par MinT pour la première fois afin d'identifier les wikis pilotes potentiels pour la recherche future et en tant qu'adopteurs précoces.
 * Activavtion de MinT sur translatewiki.net pour la localisation de Wikimedia et des autres projets ouverts.