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Exploiter les connaissances à la demande pour la traduction automatique au niveau du document

HEIG-VD, Andrei Popescu-Belis, 01.09.2018 - 31.08.2022
Division 2 : Mathématique, sciences naturelles et de l'ingénieur

Mots-clés

neural networks; coreference resolution; machine translation; discourse features; deep learning; text analysis

Résumé (lay Summary)

Les systèmes de traduction automatique ont récemment atteint des niveaux de qualité appréciables, grâce aux réseaux de neurones profonds qui utilisent l’apprentissage automatique pour s’entraîner sur de très grandes quantités de données, i.e. des textes déjà traduits. Toutefois, la qualité des traductions automatiques de textes complets reste en deçà des humains, notamment à cause des stratégies d’analyse locale utilisées. Intégrer des modules hétérogènes représente un défi considérable pour les approches actuelles, qui modélisent les textes de manière uniforme.

Le projet DOMAT vise à intégrer des algorithmes qui considèrent des dépendances de portées variables. Nous étudierons une approche permettant d’appliquer à la demande, lors du processus de traduction automatique, plusieurs types de contraintes linguistiques.  Nous visons ainsi à intégrer des résultats de nos précédents travaux sur le traitement spécifique de certaines contraintes entre les phrases ; ces travaux ont permis d’améliorer la traduction des connecteurs discursifs, des pronoms, des temps verbaux, ainsi que la cohérence lexicale.  Nous développerons une stratégie pour invoquer ces modules lorsque la traduction du système par défaut semblera de qualité insuffisante.

Nos solutions permettront de corriger des erreurs dues à une analyse insuffisante des contraintes éloignées entre phrases.  Nos solutions montreront comment des phénomènes linguistiques au niveau du texte peuvent être appris et utilisés pour améliorer la qualité d’un texte.
Ces solutions répondront aux besoins croissants de l’industrie de la traduction et de la localisation.

Disciplines

Informatique, Linguistique appliquée

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