Une approche à la traduction automatique statistique par segments discontinus

Michel Simard, Nicola Cancedda, Bruno Cavestro, Marc Dymetman, Eric Gaussier, Cyril Goutte, Philippe Langlais, Arne Mauser, Kenji Yamada


Abstract
Cet article présente une méthode de traduction automatique statistique basée sur des segments non-continus, c’est-à-dire des segments formés de mots qui ne se présentent pas nécéssairement de façon contiguë dans le texte. On propose une méthode pour produire de tels segments à partir de corpus alignés au niveau des mots. On présente également un modèle de traduction statistique capable de tenir compte de tels segments, de même qu’une méthode d’apprentissage des paramètres du modèle visant à maximiser l’exactitude des traductions produites, telle que mesurée avec la métrique NIST. Les traductions optimales sont produites par le biais d’une recherche en faisceau. On présente finalement des résultats expérimentaux, qui démontrent comment la méthode proposée permet une meilleure généralisation à partir des données d’entraînement.
Anthology ID:
2005.jeptalnrecital-long.24
Volume:
Actes de la 12ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs
Month:
June
Year:
2005
Address:
Dourdan, France
Venue:
JEP/TALN/RECITAL
SIG:
Publisher:
ATALA
Note:
Pages:
231–240
Language:
French
URL:
https://aclanthology.org/2005.jeptalnrecital-long.24
DOI:
Bibkey:
Copy Citation:
PDF:
https://aclanthology.org/2005.jeptalnrecital-long.24.pdf