Approches en corpus pour la traduction : le cas MÉTÉO

Philippe Langlais, Thomas Leplus, Simona Gandrabur, Guy Lapalme


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.
Anthology ID:
2005.jeptalnrecital-court.14
Volume:
Actes de la 12ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts
Month:
June
Year:
2005
Address:
Dourdan, France
Venue:
JEP/TALN/RECITAL
SIG:
Publisher:
ATALA
Note:
Pages:
463–468
Language:
French
URL:
https://aclanthology.org/2005.jeptalnrecital-court.14
DOI:
Bibkey:
Copy Citation:
PDF:
https://aclanthology.org/2005.jeptalnrecital-court.14.pdf