@inproceedings{langlais-etal-2005-approches,
title = "Approches en corpus pour la traduction : le cas {M{\'E}T{\'E}O}",
author = "Langlais, Philippe and
Leplus, Thomas and
Gandrabur, Simona and
Lapalme, Guy",
editor = "Jardino, Mich{\`e}le",
booktitle = "Actes de la 12{\`e}me conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts",
month = jun,
year = "2005",
address = "Dourdan, France",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2005.jeptalnrecital-court.14/",
pages = "463--468",
language = "fra",
abstract = "La traduction automatique (TA) attire depuis plusieurs ann{\'e}es l`int{\'e}r{\^e}t d`un nombre grandissant de chercheurs. De nombreuses approches sont propos{\'e}es et plusieurs campagnes d'{\'e}valuation rythment les avanc{\'e}es faites. La t{\^a}che de traduction {\`a} laquelle les participants de ces campagnes se pr{\^e}tent consiste presque invariablement {\`a} traduire des articles journalistiques d`une langue {\'e}trang{\`e}re vers l`anglais; t{\^a}che qui peut sembler artificielle. Dans cette {\'e}tude, nous nous int{\'e}ressons {\`a} savoir ce que diff{\'e}rentes approches bas{\'e}es sur les corpus peuvent faire sur une t{\^a}che r{\'e}elle. Nous avons reconstruit {\`a} cet effet l`un des plus grands succ{\`e}s de la TA: le syst{\`e}me M{\'E}T{\'E}O. Nous montrons qu`une combinaison de m{\'e}moire de traduction et d`approches statistiques permet d`obtenir des r{\'e}sultats comparables {\`a} celles du syst{\`e}me M{\'E}T{\'E}O, tout en offrant un cycle de d{\'e}veloppement plus court et de plus grandes possibilit{\'e}s d`ajustements."
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<title>Approches en corpus pour la traduction : le cas MÉTÉO</title>
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<title>Actes de la 12ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts</title>
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<abstract>La traduction automatique (TA) attire depuis plusieurs années l‘intérêt d‘un nombre grandissant de chercheurs. De nombreuses approches sont proposées et plusieurs campagnes d’évaluation rythment les avancées faites. La tâche de traduction à laquelle les participants de ces campagnes se prêtent consiste presque invariablement à traduire des articles journalistiques d‘une langue étrangère vers l‘anglais; tâche qui peut sembler artificielle. Dans cette étude, nous nous intéressons à savoir ce que différentes approches basées sur les corpus peuvent faire sur une tâche réelle. Nous avons reconstruit à cet effet l‘un des plus grands succès de la TA: le système MÉTÉO. Nous montrons qu‘une combinaison de mémoire de traduction et d‘approches statistiques permet d‘obtenir des résultats comparables à celles du système MÉTÉO, tout en offrant un cycle de développement plus court et de plus grandes possibilités d‘ajustements.</abstract>
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%X La traduction automatique (TA) attire depuis plusieurs années l‘intérêt d‘un nombre grandissant de chercheurs. De nombreuses approches sont proposées et plusieurs campagnes d’évaluation rythment les avancées faites. La tâche de traduction à laquelle les participants de ces campagnes se prêtent consiste presque invariablement à traduire des articles journalistiques d‘une langue étrangère vers l‘anglais; tâche qui peut sembler artificielle. Dans cette étude, nous nous intéressons à savoir ce que différentes approches basées sur les corpus peuvent faire sur une tâche réelle. Nous avons reconstruit à cet effet l‘un des plus grands succès de la TA: le système MÉTÉO. Nous montrons qu‘une combinaison de mémoire de traduction et d‘approches statistiques permet d‘obtenir des résultats comparables à celles du système MÉTÉO, tout en offrant un cycle de développement plus court et de plus grandes possibilités d‘ajustements.
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[Approches en corpus pour la traduction : le cas MÉTÉO](https://aclanthology.org/2005.jeptalnrecital-court.14/) (Langlais et al., JEP/TALN/RECITAL 2005)
ACL
- Philippe Langlais, Thomas Leplus, Simona Gandrabur, and Guy Lapalme. 2005. Approches en corpus pour la traduction : le cas MÉTÉO. In Actes de la 12ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts, pages 463–468, Dourdan, France. ATALA.