A fully discriminative training framework for Statistical Machine Translation (Un cadre d'apprentissage intégralement discriminant pour la traduction statistique) [in French]

Post-édition statistique pour l'adaptation aux domaines de spécialité en traduction automatique (Statistical Post-Editing of Machine Translation for Domain Adaptation) [in French]

RÉSUMÉ Cet article présente une approche de post-édition statistique pour adapter aux domaines de spécialité des systèmes de traduction automatique génériques. En utilisant les traductions produites par ces systèmes, alignées avec leur traduction de référence, un modèle de post-édition basé sur un alignement sous-phrastique est construit. Les expériences menées entre le français et l’anglais po...

Pre-processing and Language Analysis for Arabic to French Statistical Machine Translation (Traduction automatique statistique pour l'arabe-français améliorée par le prétraitement et l'analyse de la langue) [in French]

Les Triggers Inter-langues pour la Traduction Automatique Statistique. (Inter-lingual Triggers for Statistical Machine Translation)

Dans cet article, nous décrivons le concept de triggers inter-langues. Nous expliquons ensuite comment nous avons utilisé de tels triggers pour construire automatiquement un dictionnaire bilingue. Nous avons par la suite évalué notre dictionnaire bilingue en le comparant à deux dictionnaires existants, le premier fourni par ELRA et le second en libre accès sur Internet. Cependant, afin de rendr...

Driven Decoding for machine translation (Vers un décodage guidé pour la traduction automatique) [in French]

Driven Decoding for machine translation Recently, the concept of driven decoding (DD), has been sucessfully applied to the automatic speech recognition (speech-to-text) task : an auxiliary transcription guide the decoding process. There is a strong interest in applying this concept to statistical machine translation (SMT). This paper presents our approach on this topic. Our first attempt in dri...

Apprentissage discriminant de modèles neuronaux pour la traduction automatique

RÉSUMÉ. Les méthodes utilisées pour entraîner des réseaux de neurones en traitement des langues reposent, pour la plupart, sur l’optimisation de critères qui sont décorrélés de l’application finale. Nous proposons un nouveau cadre d’apprentissage discriminant pour l’estimation des modèles neuronaux en traduction automatique. Ce cadre s’appuie sur la définition d’un critère d’apprentissage qui p...