@inproceedings{besacier-etal-2015-utilisation,
title = "Utilisation de mesures de confiance pour am{\'e}liorer le d{\'e}codage en traduction de parole",
author = "Besacier, Laurent and
Lecouteux, Benjamin and
Quang, Luong Ngoc",
editor = "Lecarpentier, Jean-Marc and
Lucas, Nadine",
booktitle = "Actes de la 22e conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs",
month = jun,
year = "2015",
address = "Caen, France",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2015.jeptalnrecital-long.21",
pages = "244--254",
abstract = "Les mesures de confiance au niveau mot (Word Confidence Estimation - WCE) pour la traduction auto- matique (TA) ou pour la reconnaissance automatique de la parole (RAP) attribuent un score de confiance {\`a} chaque mot dans une hypoth{\`e}se de transcription ou de traduction. Dans le pass{\'e}, l{'}estimation de ces mesures a le plus souvent {\'e}t{\'e} trait{\'e}e s{\'e}par{\'e}ment dans des contextes RAP ou TA. Nous proposons ici une estimation conjointe de la confiance associ{\'e}e {\`a} un mot dans une hypoth{\`e}se de traduction automatique de la parole (TAP). Cette estimation fait appel {\`a} des param{\`e}tres issus aussi bien des syst{\`e}mes de transcription de la parole (RAP) que des syst{\`e}mes de traduction automatique (TA). En plus de la construction de ces estimateurs de confiance robustes pour la TAP, nous utilisons les informations de confiance pour re-d{\'e}coder nos graphes d{'}hypoth{\`e}ses de traduction. Les exp{\'e}rimentations r{\'e}alis{\'e}es montrent que l{'}utilisation de ces mesures de confiance au cours d{'}une seconde passe de d{\'e}codage permettent d{'}obtenir une am{\'e}lioration significative des performances de traduction ({\'e}valu{\'e}es avec la m{\'e}trique BLEU - gains de deux points par rapport {\`a} notre syst{\`e}me de traduc- tion de parole de r{\'e}f{\'e}rence). Ces exp{\'e}riences sont faites pour une t{\^a}che de TAP (fran{\c{c}}ais-anglais) pour laquelle un corpus a {\'e}t{\'e} sp{\'e}cialement con{\c{c}}u (ce corpus, mis {\`a} la disposition de la communaut{\'e} TALN, est aussi d{\'e}crit en d{\'e}tail dans l{'}article).",
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<title>Utilisation de mesures de confiance pour améliorer le décodage en traduction de parole</title>
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<abstract>Les mesures de confiance au niveau mot (Word Confidence Estimation - WCE) pour la traduction auto- matique (TA) ou pour la reconnaissance automatique de la parole (RAP) attribuent un score de confiance à chaque mot dans une hypothèse de transcription ou de traduction. Dans le passé, l’estimation de ces mesures a le plus souvent été traitée séparément dans des contextes RAP ou TA. Nous proposons ici une estimation conjointe de la confiance associée à un mot dans une hypothèse de traduction automatique de la parole (TAP). Cette estimation fait appel à des paramètres issus aussi bien des systèmes de transcription de la parole (RAP) que des systèmes de traduction automatique (TA). En plus de la construction de ces estimateurs de confiance robustes pour la TAP, nous utilisons les informations de confiance pour re-décoder nos graphes d’hypothèses de traduction. Les expérimentations réalisées montrent que l’utilisation de ces mesures de confiance au cours d’une seconde passe de décodage permettent d’obtenir une amélioration significative des performances de traduction (évaluées avec la métrique BLEU - gains de deux points par rapport à notre système de traduc- tion de parole de référence). Ces expériences sont faites pour une tâche de TAP (français-anglais) pour laquelle un corpus a été spécialement conçu (ce corpus, mis à la disposition de la communauté TALN, est aussi décrit en détail dans l’article).</abstract>
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%0 Conference Proceedings
%T Utilisation de mesures de confiance pour améliorer le décodage en traduction de parole
%A Besacier, Laurent
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%X Les mesures de confiance au niveau mot (Word Confidence Estimation - WCE) pour la traduction auto- matique (TA) ou pour la reconnaissance automatique de la parole (RAP) attribuent un score de confiance à chaque mot dans une hypothèse de transcription ou de traduction. Dans le passé, l’estimation de ces mesures a le plus souvent été traitée séparément dans des contextes RAP ou TA. Nous proposons ici une estimation conjointe de la confiance associée à un mot dans une hypothèse de traduction automatique de la parole (TAP). Cette estimation fait appel à des paramètres issus aussi bien des systèmes de transcription de la parole (RAP) que des systèmes de traduction automatique (TA). En plus de la construction de ces estimateurs de confiance robustes pour la TAP, nous utilisons les informations de confiance pour re-décoder nos graphes d’hypothèses de traduction. Les expérimentations réalisées montrent que l’utilisation de ces mesures de confiance au cours d’une seconde passe de décodage permettent d’obtenir une amélioration significative des performances de traduction (évaluées avec la métrique BLEU - gains de deux points par rapport à notre système de traduc- tion de parole de référence). Ces expériences sont faites pour une tâche de TAP (français-anglais) pour laquelle un corpus a été spécialement conçu (ce corpus, mis à la disposition de la communauté TALN, est aussi décrit en détail dans l’article).
%U https://aclanthology.org/2015.jeptalnrecital-long.21
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[Utilisation de mesures de confiance pour améliorer le décodage en traduction de parole](https://aclanthology.org/2015.jeptalnrecital-long.21) (Besacier et al., JEP/TALN/RECITAL 2015)
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