Accueil du site Accueil du site Adhésion Contact Plan du site

Micro-adaptation lexicale en traduction automatique statistique

Josep Maria Crego*, Gregor Leusch***, Aurélien Max* **, Hermann Ney***, François Yvon* **

* LIMSI-CNRS
B.P. 133
91403 Orsay cedex
France

** Université Paris Sud 11
91405 Orsay cedex
France

*** Lehrstuhl für Informatik 6 - RWTH
Aachen University
Ahornstr. 55
D-52056 Aachen
Allemagne


Nous présentons un cadre générique en traduction automatique statistique (TAS) dans lequel des prédictions lexicales, sous forme d’un modèle de langue local à la phrase à traduire, sont exploitées pour guider la recherche de la meilleure hypothèse de traduction, ce qui a pour effet d’opérer une micro-adaptation lexicale. Nous proposons une instanciation de ce cadre qui est évaluée sur trois paires de langues : les prédictions auxiliaires proviennent d’autres systèmes de TAS qui réalisent une triangulation via une langue auxiliaire. Une première configuration met en jeu neuf langues auxiliaires, ce qui permet de mesurer la contribution relative de chaque langue. Nous proposons ensuite d’utiliser simultanément ces neuf systèmes, en les combinant par consensus. Nos résultats montrent qu’il est possible d’augmenter les performances d’un système de TAS de manière entièrement automatique en exploitant des sources auxiliaires.


Télécharger:
Fichier PDF
Josep Maria Crego, Gregor Leusch, Aurélien Max , Hermann Ney, François Yvon
392.1 ko

TAL Volume 51 2010 . 2. Multilinguisme et TAL

Date de dernière mise à jour : 6 février 2011, auteur : Rédacteurs en chef.