@inproceedings{servan-etal-2017-adaptation,
title = "Adaptation incr{\'e}mentale de mod{\`e}les de traduction neuronaux (Incremental adaptation of neural machine translation models)",
author = "Servan, Christophe and
Crego, Josep and
Senellart, Jean",
editor = "Eshkol-Taravella, Iris and
Antoine, Jean-Yves",
booktitle = "Actes des 24{\`e}me Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 2 - Articles courts",
month = "6",
year = "2017",
address = "Orl{\'e}ans, France",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2017.jeptalnrecital-court.27/",
pages = "218--225",
language = "fra",
abstract = "L`adaptation au domaine est un verrou scientifique en traduction automatique. Il englobe g{\'e}n{\'e}ralement l`adaptation de la terminologie et du style, en particulier pour la post-{\'e}dition humaine dans le cadre d`une traduction assist{\'e}e par ordinateur. Avec la traduction automatique neuronale, nous {\'e}tudions une nouvelle approche d`adaptation au domaine que nous appelons {\textquotedblleft}sp{\'e}cialisation{\textquotedblright} et qui pr{\'e}sente des r{\'e}sultats prometteurs tant dans la vitesse d`apprentissage que dans les scores de traduction. Dans cet article, nous proposons d`explorer cette approche."
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<title>Adaptation incrémentale de modèles de traduction neuronaux (Incremental adaptation of neural machine translation models)</title>
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<abstract>L‘adaptation au domaine est un verrou scientifique en traduction automatique. Il englobe généralement l‘adaptation de la terminologie et du style, en particulier pour la post-édition humaine dans le cadre d‘une traduction assistée par ordinateur. Avec la traduction automatique neuronale, nous étudions une nouvelle approche d‘adaptation au domaine que nous appelons “spécialisation” et qui présente des résultats prometteurs tant dans la vitesse d‘apprentissage que dans les scores de traduction. Dans cet article, nous proposons d‘explorer cette approche.</abstract>
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%X L‘adaptation au domaine est un verrou scientifique en traduction automatique. Il englobe généralement l‘adaptation de la terminologie et du style, en particulier pour la post-édition humaine dans le cadre d‘une traduction assistée par ordinateur. Avec la traduction automatique neuronale, nous étudions une nouvelle approche d‘adaptation au domaine que nous appelons “spécialisation” et qui présente des résultats prometteurs tant dans la vitesse d‘apprentissage que dans les scores de traduction. Dans cet article, nous proposons d‘explorer cette approche.
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[Adaptation incrémentale de modèles de traduction neuronaux (Incremental adaptation of neural machine translation models)](https://aclanthology.org/2017.jeptalnrecital-court.27/) (Servan et al., JEP/TALN/RECITAL 2017)
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