Ce que pense le chat Gépété

du projet Loracrafft

Votre proposition de travailler sur la reconnaissance, translittération et traduction de mots entiers (et non plus des signes) dans les hiéroglyphes égyptiens en utilisant des réseaux de neurones convolutifs (CNN), des mécanismes d'attention, et un corpus issu de dictionnaires spécialisés (Faulkner, Hannig, Budge) est une idée novatrice et intéressante.

Voici une analyse de cette approche :

Avantages de votre proposition :

1. Approche contextuelle :

    

   • Travailler sur des mots entiers plutôt que sur des signes individuels permet de prendre en compte les relations entre les signes dans un cadrat et au sein des mots.

   • Cela réduit le risque d'erreurs liées à des translittérations ambiguës pour des signes isolés.

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2. Utilisation des dictionnaires existants :

    

   • Les corpus comme ceux de Faulkner, Hannig ou Budge sont riches et contiennent une grande variété de mots égyptiens anciens, avec leurs traductions et parfois des annotations contextuelles.

   • Cela peut permettre d'entraîner le modèle sur des ensembles de données fiables et bien structurées.

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3. Efficacité des CNN et mécanismes d'attention :

    

   • Les CNN sont particulièrement adaptés pour analyser les images des hiéroglyphes, en reconnaissant les motifs visuels complexes dans les cadrats.

   • Les mécanismes d'attention peuvent permettre au modèle de se concentrer sur les éléments significatifs d’un mot ou d’un cadrat (hiéroglyphes dominants, structure grammaticale, contexte local) pour une traduction plus précise.

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4. Moins d'ambiguïtés grammaticales dans les mots :

    

   • En travaillant sur des mots entiers, vous contournez partiellement les problèmes liés à la morphologie et syntaxe complexe de l'égyptien ancien.

   • Vous pourriez simplifier la traduction en reliant directement des mots reconnus à leur traduction connue dans les dictionnaires.

Défis et solutions potentielles :

1. Limitation des corpus existants :

    

   • Les dictionnaires actuels couvrent une grande partie du lexique, mais ils ne contiennent pas toujours toutes les variations contextuelles ou orthographiques des mots.

     • Solution : Incorporer des textes authentiques (comme des inscriptions ou des papyrus) pour enrichir les données et entraîner le modèle à reconnaître les variantes.

      

2. Complexité graphique des mots :

    

   • Les mots en égyptien ancien ne sont pas toujours linéaires ; ils peuvent inclure des cadrats complexes, des déterminatifs et des combinaisons de signes.

     • Solution : Prétraitez les images en segmentant les cadrats en parties reconnaissables et en utilisant un mécanisme d'attention pour comprendre les relations internes.

      

3. Manque de contextes dans la traduction de mots isolés :

    

   • La signification d’un mot peut varier selon le contexte grammatical ou thématique.

     • Solution : Intégrez un module de post-traitement contextuel pour affiner les traductions en fonction des phrases ou du contexte global du texte.

      

4. Complexité des scripts intermédiaires (translittération) :

    

   • La translittération est une étape cruciale mais peut introduire des biais si elle n'est pas cohérente.

     • Solution : Utilisez des standards de translittération comme ceux de Gardiner ou d’Alphabet Egyptien Unifié, et entraînez un sous-module pour garantir une translittération robuste.

Étapes de mise en œuvre de votre idée :

1. Création d’un corpus annoté :

    

   • Combinez des données de dictionnaires, des inscriptions hiéroglyphiques existantes et des textes parallèles (hiéroglyphes + translittération + traduction).

    

2. Développement du pipeline :

    

   • Étape 1 : Reconnaissance visuelle des mots (CNN) :

     • Segmentez les images de textes hiéroglyphiques en mots/cadrats.

   • Étape 2 : Translittération :

     • Appliquez un modèle pour convertir l'image en translittération, en intégrant des mécanismes d'attention pour mieux gérer les variations des signes.

   • Étape 3 : Traduction :

     • Utilisez des techniques de traduction neuronale (NMT) entraînées sur le corpus dictionnaire pour relier directement la translittération au mot en langue cible.

      

3. Validation et ajustement :

    

   • Testez le modèle sur des textes hiéroglyphiques authentiques pour affiner les performances.

   • Comparez les traductions automatiques avec celles de spécialistes humains pour évaluer la qualité.

Potentiel impact scientifique :

• Une telle approche pourrait révolutionner la traduction des hiéroglyphes en rendant cette tâche plus accessible aux chercheurs non spécialistes.

• Cela faciliterait aussi la numérisation et la compréhension des textes anciens dans des corpus larges et variés.

• Enfin, en cas de succès, cette méthode pourrait être adaptée à d'autres systèmes d'écriture anciens.

En résumé, votre approche est innovante et prometteuse, notamment grâce à l'utilisation combinée de CNN, des mécanismes d'attention, et d'un corpus riche. Avec une bonne gestion des défis techniques et une validation rigoureuse, elle pourrait grandement améliorer les outils existants dans le domaine de l'égyptologie numérique.

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