Depuis la loi du 11-02-2005 pour l’égalité des droits et des chances, les lieux ouverts au public doivent accueillir les Sourds en Langue des Signes Française (LSF). C’est dans le cadre du développement d’outils technologiques de diffusion de LSF que nous avons travaillé, plus particulièrement au niveau de la traduction automatique du français écrit vers la LSF. Notre thèse commence par un état de l’art relatif aux connaissances sur la LSF (ressources disponibles et supports d’expression de la LSF) avant d’approfondir des notions de grammaire descriptive. Notre hypothèse de travail est la suivant : la LSF est une langue et, à ce titre, la traduction automatique lui est applicable.Nous décrivons ensuite les spécifications linguistiques pour le traitement automatique, en fonction des observations mises en avant dans l’état de l’art et des propositions de nos informateurs. Nous détaillons notre méthodologie et présentons l’avancée de nos travaux autour de la formalisation des données linguistiques à partir des spécificités de la LSF dont certaines (model verbal, modification adjectivale et adverbiale, organisation des substantifs, problématiques de l’accord) ont nécessité un traitement plus approfondi. Nous présentons le cadre applicatif dans lequel nous avons travaillé : les systèmes de traduction automatique et d’animation de personnage virtuel de France Telecom R&D. Puis, après un rapide état de l’art sur les technologies avatar nous décrivons nos modalités de contrôle du moteur de synthèse de geste grâce au format d’échange mis au point. Enfin, nous terminons par nos évaluations et perspectives de recherche et de développements qui pourront suivre cette Thèse.Notre approche a donné ses premiers résultats puisque nous avons atteint notre objectif de faire fonctionner la chaîne complète de traduction : de la saisie d'un énoncé en français jusqu'à la réalisation de l'énoncé correspondant en LSF par un personnage de synthèse. / Since the law was voted the 11-02-2005 for equal rights and opportunities: places open to anyone (public places, shops, internet, etc.) should welcome the Deaf in French Sign Language (FSL). We have worked on the development of technological tools to promote LSF, especially in machine translation from written French to FSL.Our thesis begins with a presentation of knowledge on FSL (theoretical resources and ways to edit FSL) and follows by further concepts of descriptive grammar. Our working hypothesis is: FSL is a language and, therefore, machine translation is relevant.We describe the language specifications for automatic processing, based on scientific knowledge and proposals of our native FSL speaker informants. We also expose our methodology, and do present the advancement of our work in the formalization of linguistic data based on the specificities of FSL which certain (verbs scheme, adjective and adverb modification, organization of nouns, agreement patterns) require further analysis.We do present the application framework in which we worked on: the machine translation system and virtual characters animation system of France Telecom R&D.After a short avatar technology presentation, we explain our control modalities of the gesture synthesis engine through the exchange format that we developed.Finally, we conclude with an evaluation, researches and developments perspectives that could follow this thesis.Our approach has produced its first results since we have achieved our goal of running the full translation chain: from the input of a sentence in French to the realization of the corresponding sentence in FSL with a synthetic character.

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Les modèles de langage ont pour but de caractériser et d'évaluer la qualité des énoncés en langue naturelle. Leur rôle est fondamentale dans de nombreux cadres d'application comme la reconnaissance automatique de la parole, la traduction automatique, l'extraction et la recherche d'information. La modélisation actuellement état de l'art est la modélisation "historique" dite n-gramme associée à des techniques de lissage. Ce type de modèle prédit un mot uniquement en fonction des n-1 mots précédents. Pourtant, cette approche est loin d'être satisfaisante puisque chaque mot est traité comme un symbole discret qui n'a pas de relation avec les autres. Ainsi les spécificités du langage ne sont pas prises en compte explicitement et les propriétés morphologiques, sémantiques et syntaxiques des mots sont ignorées. De plus, à cause du caractère éparse des langues naturelles, l'ordre est limité à n=4 ou 5. Sa construction repose sur le dénombrement de successions de mots, effectué sur des données d'entrainement. Ce sont donc uniquement les textes d'apprentissage qui conditionnent la pertinence de la modélisation n-gramme, par leur quantité (plusieurs milliards de mots sont utilisés) et leur représentativité du contenu en terme de thématique, époque ou de genre. L'usage des modèles neuronaux ont récemment ouvert de nombreuses perspectives. Le principe de projection des mots dans un espace de représentation continu permet d'exploiter la notion de similarité entre les mots: les mots du contexte sont projetés dans un espace continu et l'estimation de la probabilité du mot suivant exploite alors la similarité entre ces vecteurs. Cette représentation continue confère aux modèles neuronaux une meilleure capacité de généralisation et leur utilisation a donné lieu à des améliorations significative en reconnaissance automatique de la parole et en traduction automatique. Pourtant, l'apprentissage et l'inférence des modèles de langue neuronaux à grand vocabulaire restent très couteux. Ainsi par le passé, les modèles neuronaux ont été utilisés soit pour des tâches avec peu de données d'apprentissage, soit avec un vocabulaire de mots à prédire limités en taille. La première contribution de cette thèse est donc de proposer une solution qui s’appuie sur la structuration de la couche de sortie sous forme d’un arbre de classification pour résoudre ce problème de complexité. Le modèle se nomme Structure OUtput Layer (SOUL) et allie une architecture neuronale avec les modèles de classes. Dans le cadre de la reconnaissance automatique de la parole et de la traduction automatique, ce nouveau type de modèle a permis d'obtenir des améliorations significatives des performances pour des systèmes à grande échelle et à état l'art. La deuxième contribution de cette thèse est d'analyser les représentations continues induites et de comparer ces modèles avec d'autres architectures comme les modèles récurrents. Enfin, la troisième contribution est d'explorer la capacité de la structure SOUL à modéliser le processus de traduction. Les résultats obtenus montrent que les modèles continus comme SOUL ouvrent des perspectives importantes de recherche en traduction automatique. / The purpose of language models is in general to capture and to model regularities of language, thereby capturing morphological, syntactical and distributional properties of word sequences in a given language. They play an important role in many successful applications of Natural Language Processing, such as Automatic Speech Recognition, Machine Translation and Information Extraction. The most successful approaches to date are based on n-gram assumption and the adjustment of statistics from the training data by applying smoothing and back-off techniques, notably Kneser-Ney technique, introduced twenty years ago. In this way, language models predict a word based on its n-1 previous words. In spite of their prevalence, conventional n-gram based language models still suffer from several limitations that could be intuitively overcome by consulting human expert knowledge. One critical limitation is that, ignoring all linguistic properties, they treat each word as one discrete symbol with no relation with the others. Another point is that, even with a huge amount of data, the data sparsity issue always has an important impact, so the optimal value of n in the n-gram assumption is often 4 or 5 which is insufficient in practice. This kind of model is constructed based on the count of n-grams in training data. Therefore, the pertinence of these models is conditioned only on the characteristics of the training text (its quantity, its representation of the content in terms of theme, date). Recently, one of the most successful attempts that tries to directly learn word similarities is to use distributed word representations in language modeling, where distributionally words, which have semantic and syntactic similarities, are expected to be represented as neighbors in a continuous space. These representations and the associated objective function (the likelihood of the training data) are jointly learned using a multi-layer neural network architecture. In this way, word similarities are learned automatically. This approach has shown significant and consistent improvements when applied to automatic speech recognition and statistical machine translation tasks. A major difficulty with the continuous space neural network based approach remains the computational burden, which does not scale well to the massive corpora that are nowadays available. For this reason, the first contribution of this dissertation is the definition of a neural architecture based on a tree representation of the output vocabulary, namely Structured OUtput Layer (SOUL), which makes them well suited for large scale frameworks. The SOUL model combines the neural network approach with the class-based approach. It achieves significant improvements on both state-of-the-art large scale automatic speech recognition and statistical machine translations tasks. The second contribution is to provide several insightful analyses on their performances, their pros and cons, their induced word space representation. Finally, the third contribution is the successful adoption of the continuous space neural network into a machine translation framework. New translation models are proposed and reported to achieve significant improvements over state-of-the-art baseline systems.

Les systèmes de traduction automatique obtiennent aujourd'hui de bons résultats sur certains couples de langues comme anglais – français, anglais – chinois, anglais – espagnol, etc. Les approches de traduction empiriques, particulièrement l'approche de traduction automatique probabiliste, nous permettent de construire rapidement un système de traduction si des corpus de données adéquats sont disponibles. En effet, la traduction automatique probabiliste est fondée sur l'apprentissage de modèles à partir de grands corpus parallèles bilingues pour les langues source et cible. Toutefois, la recherche sur la traduction automatique pour des paires de langues dites «peu dotés» doit faire face au défi du manque de données. Nous avons ainsi abordé le problème d'acquisition d'un grand corpus de textes bilingues parallèles pour construire le système de traduction automatique probabiliste. L'originalité de notre travail réside dans le fait que nous nous concentrons sur les langues peu dotées, où des corpus de textes bilingues parallèles sont inexistants dans la plupart des cas. Ce manuscrit présente notre méthodologie d'extraction d'un corpus d'apprentissage parallèle à partir d'un corpus comparable, une ressource de données plus riche et diversifiée sur l'Internet. Nous proposons trois méthodes d'extraction. La première méthode suit l'approche de recherche classique qui utilise des caractéristiques générales des documents ainsi que des informations lexicales du document pour extraire à la fois les documents comparables et les phrases parallèles. Cependant, cette méthode requiert des données supplémentaires sur la paire de langues. La deuxième méthode est une méthode entièrement non supervisée qui ne requiert aucune donnée supplémentaire à l'entrée, et peut être appliquée pour n'importe quelle paires de langues, même des paires de langues peu dotées. La dernière méthode est une extension de la deuxième méthode qui utilise une troisième langue, pour améliorer les processus d'extraction de deux paires de langues. Les méthodes proposées sont validées par des expériences appliquées sur la langue peu dotée vietnamienne et les langues française et anglaise. / Nowadays, machine translation has reached good results when applied to several language pairs such as English – French, English – Chinese, English – Spanish, etc. Empirical translation, particularly statistical machine translation allows us to build quickly a translation system if adequate data is available because statistical machine translation is based on models trained from large parallel bilingual corpora in source and target languages. However, research on machine translation for under-resourced language pairs always faces to the lack of training data. Thus, we have addressed the problem of retrieving a large parallel bilingual text corpus to build a statistical machine translation system. The originality of our work lies in the fact that we focus on under-resourced languages for which parallel bilingual corpora do not exist in most cases. This manuscript presents our methodology for extracting a parallel corpus from a comparable corpus, a richer and more diverse data resource over the Web. We propose three methods of extraction. The first method follows the classical approach using general characteristics of documents as well as lexical information of the document to retrieve both parallel documents and parallel sentence pairs. However, this method requires additional data of the language pair. The second method is a completely unsupervised method that does not require additional data and it can be applied to any language pairs, even under resourced language pairs. The last method deals with the extension of the second method using a third language to improve the extraction process (triangulation). The proposed methods are validated by a number of experiments applied on the under resourced Vietnamese language and the English and French languages.

由國際教育學習成就調查委員會統一命題之國際數學與科學教育成就趨勢調查測驗，為便於台灣中小學生施測與理解，英文原文試題內容需要經過許多人工討論及翻譯時間。為了增進翻譯內容一致性及其效率，我們設計一套符合測驗試題的輔助翻譯系統，將不同格式的試題文件，經執行語法分析式的片語擷取和字典查詢，透過使用者介面，選擇合適的片語詞彙翻譯選項和詞序調整，以及提供目前常用之線上翻譯服務、回顧翻譯類似句、以及加減詞彙等功能。為了能提昇翻譯詞彙的選擇正確性，我們記錄翻譯者選詞動作，讓翻譯者能回顧過去曾處理過的翻譯類似句，並且按照系統提供之選詞頻率資訊、科學領域的期刊語料之詞頻統計，以及利用統計式中英詞彙對列和語言模型，更改選詞的優先順序。我們嘗試以過去試題為實驗對象，按年級及學科區分6大試題類別，搭配4種選詞策略，透過BLEU及NIST之翻譯評估指標比較線上翻譯系統和本系統，實驗結果顯示在各實驗組的評估上均有優於線上翻譯系統的效果。 / Test items used in the Trends in International Mathematics and Science Study (TIMSS) are designed by The International Association for the Evaluation of Education Achievement, for facilitating education scientists to measure students’ competence in science and mathematics. Translating the English items into Chinese items demands a lot of work. Therefore, we would like to offer a computer-aided translation environment to improve the consistency and efficiency of the translation process. Through the user interface, translators could input different document format of test items, use phrase analysis and dictionary to find different phrase translations, and adjust word orders. Users of our system may obtain translations from on-line translations provided by Google and Yahoo, can look for previously translated items that contain specific word patterns, and so on. For selecting appropriate Chinese translations for English words, we considered users’ past selection, word frequencies in relevant corpora, and other language-related information in parallel corpora. We employed test items used in TIMSS 1999 and TIMSS 2003 to evaluate the effectiveness of our translation environment. Translations recommended by our system were compared with actual Chinese translations of the test data, and the similarity was measured with the BLEU and NIST metrics. Experimental results indicate that our system performed better or similarly with Google and Yahoo on-line translation systems.

Afin d'enrichir les données de corpus bilingues parallèles, il peut être judicieux de travailler avec des corpus dits comparables. En effet dans ce type de corpus, même si les documents dans la langue cible ne sont pas l'exacte traduction de ceux dans la langue source, on peut y retrouver des mots ou des phrases en relation de traduction. L'encyclopédie libre Wikipédia constitue un corpus comparable multilingue de plusieurs millions de documents. Notre travail consiste à trouver une méthode générale et endogène permettant d'extraire un maximum de phrases parallèles. Nous travaillons avec le couple de langues français-anglais mais notre méthode, qui n'utilise aucune ressource bilingue extérieure, peut s'appliquer à tout autre couple de langues. Elle se décompose en deux étapes. La première consiste à détecter les paires d’articles qui ont le plus de chance de contenir des traductions. Nous utilisons pour cela un réseau de neurones entraîné sur un petit ensemble de données constitué d'articles alignés au niveau des phrases. La deuxième étape effectue la sélection des paires de phrases grâce à un autre réseau de neurones dont les sorties sont alors réinterprétées par un algorithme d'optimisation combinatoire et une heuristique d'extension. L'ajout des quelques 560~000 paires de phrases extraites de Wikipédia au corpus d'entraînement d'un système de traduction automatique statistique de référence permet d'améliorer la qualité des traductions produites. Nous mettons les données alignées et le corpus extrait à la disposition de la communauté scientifique. / Working with comparable corpora can be useful to enhance bilingual parallel corpora. In fact, in such corpora, even if the documents in the target language are not the exact translation of those in the source language, one can still find translated words or sentences. The free encyclopedia Wikipedia is a multilingual comparable corpus of several millions of documents. Our task is to find a general endogenous method for extracting a maximum of parallel sentences from this source. We are working with the English-French language pair but our method -- which uses no external bilingual resources -- can be applied to any other language pair. It can best be described in two steps. The first one consists of detecting article pairs that are most likely to contain translations. This is achieved through a neural network trained on a small data set composed of sentence aligned articles. The second step is to perform the selection of sentence pairs through another neural network whose outputs are then re-interpreted by a combinatorial optimization algorithm and an extension heuristic. The addition of the 560~000 pairs of sentences extracted from Wikipedia to the training set of a baseline statistical machine translation system improves the quality of the resulting translations. We make both the aligned data and the extracted corpus available to the scientific community.

Les systèmes statistiques de traduction automatique ont pour tâche la traduction d’une langue source vers une langue cible. Dans la plupart des systèmes de traduction de référence, l'unité de base considérée dans l'analyse textuelle est la forme telle qu’observée dans un texte. Une telle conception permet d’obtenir une bonne performance quand il s'agit de traduire entre deux langues morphologiquement pauvres. Toutefois, ceci n'est plus vrai lorsqu’il s’agit de traduire vers une langue morphologiquement riche (ou complexe). Le but de notre travail est de développer un système statistique de traduction automatique comme solution pour relever les défis soulevés par la complexité morphologique. Dans ce mémoire, nous examinons, dans un premier temps, un certain nombre de méthodes considérées comme des extensions aux systèmes de traduction traditionnels et nous évaluons leurs performances. Cette évaluation est faite par rapport aux systèmes à l’état de l’art (système de référence) et ceci dans des tâches de traduction anglais-inuktitut et anglais-finnois. Nous développons ensuite un nouvel algorithme de segmentation qui prend en compte les informations provenant de la paire de langues objet de la traduction. Cet algorithme de segmentation est ensuite intégré dans le modèle de traduction à base d’unités lexicales « Phrase-Based Models » pour former notre système de traduction à base de séquences de segments. Enfin, nous combinons le système obtenu avec des algorithmes de post-traitement pour obtenir un système de traduction complet. Les résultats des expériences réalisées dans ce mémoire montrent que le système de traduction à base de séquences de segments proposé permet d’obtenir des améliorations significatives au niveau de la qualité de la traduction en terme de le métrique d’évaluation BLEU (Papineni et al., 2002) et qui sert à évaluer. Plus particulièrement, notre approche de segmentation réussie à améliorer légèrement la qualité de la traduction par rapport au système de référence et une amélioration significative de la qualité de la traduction est observée par rapport aux techniques de prétraitement de base (baseline). / Statistical Machine Translation systems have been designed to translate text from a source language into a target one. In most of the benchmark translation systems, the basic unit considered in the textual analysis is the observed textual form of a word. While such a design provides good performance when it comes to translation between two morphologically poor languages, this is not the case when translating into or from a morphologically rich (or complex) language. The purpose of our work is to develop a Statistical Machine Translation (SMT) system as an alternative solution to the many challenges raised by morphological complexity. Our system has the potentials to capture the morphological diversity and hence, to produce efficient translation from a morphologically poor language to a rich one. Several methods have been designed to accomplish such a task. Pre-processing and Post-processing techniques have been built-in to these methods to allow for morphological information to improve translation quality. In this thesis, we first examine several methods of extending traditional SMT models and assess their power of producing better output by comparing them on English-Inuktitut and English-Finnish translation tasks. In a second step we develop a new morphologically aware segmentation algorithm that takes into account information coming from both languages to segment the morphologically rich language. This is done in order to enhance the quality of alignments and consequently the translation itself. This bilingual segmentation algorithm is then incorporated into the phrase-based translation model “PBM” to form our segmentation-based system. Finally we combine the segmentation-based system thus obtained with post-processing algorithms to procure our complete translation system. Our experiments show that the proposed segmentation-based system slightly outperforms the baseline translation system which doesn’t use any preprocessing techniques. It turns out also that our segmentation approach significantly surpasses the preprocessing baseline techniques used in this thesis.

Depuis quelques années, les applications intégrant un module de dialogues avancés sont en plein essor. En revanche, le processus d’universalisation de ces systèmes est rapidement décourageant : ceux-ci étant naturellement dépendants de la langue pour laquelle ils ont été conçus, chaque nouveau langage à intégrer requiert son propre temps de développement. Un constat qui ne s’améliore pas en considérant que la qualité est souvent tributaire de la taille de l’ensemble d’entraînement. Ce projet cherche donc à accélérer le processus. Il rend compte de différentes méthodes permettant de générer des versions polyglottes d’un premier système fonctionnel, à l’aide de la traduction statistique. L’information afférente aux données sources est projetée afin de générer des données cibles parentes, qui diminuent d’autant le temps de développement subséquent. En ce sens, plusieurs approches ont été expérimentées et analysées. Notamment, une méthode qui regroupe les données avant de réordonner les différents candidats de traduction permet d’obtenir de bons résultats. / For a few years now, there has been an increasing number of applications allowing advanced dialog interactions with the user. However, the universalization of those systems quickly becomes painful : since they are highly dependent on the original development language, each new language to integrate requires an additionnal and significative time investment. A matter that only gets worse considering quality usually rests on the size of training set. This project tries to speed up the overall process. It presents various methods to generate multilingual versions of a first functionnal system, using statistical machine translation. Information from the source data is projected to another language in order to create similar target data, which then reduces the upcoming development time. Many approaches were tested and analysed. In particular, a method that regroups data in clusters before reordering the associated translation candidates shows promising results.

Submitted by Eliane Martins de Aguiar (elianemart@gmail.com) on 2016-08-01T21:03:09Z No. of bitstreams: 1 dissertacao-ElianeMartins.pdf: 6062037 bytes, checksum: 14567c2feca25a81d6942be3b8bc8a65 (MD5) / Approved for entry into archive by Janete de Oliveira Feitosa (janete.feitosa@fgv.br) on 2016-08-03T20:29:34Z (GMT) No. of bitstreams: 1 dissertacao-ElianeMartins.pdf: 6062037 bytes, checksum: 14567c2feca25a81d6942be3b8bc8a65 (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Almeida (maria.socorro@fgv.br) on 2016-08-23T20:12:35Z (GMT) No. of bitstreams: 1 dissertacao-ElianeMartins.pdf: 6062037 bytes, checksum: 14567c2feca25a81d6942be3b8bc8a65 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-23T20:12:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao-ElianeMartins.pdf: 6062037 bytes, checksum: 14567c2feca25a81d6942be3b8bc8a65 (MD5) Previous issue date: 2016-05-30 / O word2vec é um sistema baseado em redes neurais que processa textos e representa pa- lavras como vetores, utilizando uma representação distribuída. Uma propriedade notável são as relações semânticas encontradas nos modelos gerados. Este trabalho tem como objetivo treinar dois modelos utilizando o word2vec, um para o Português e outro para o Inglês, e utilizar o gradiente descendente estocástico para encontrar uma matriz de tradução entre esses dois espaços.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5932.pdf: 1110060 bytes, checksum: fe08b552e37f04451248c376cfc4454f (MD5) Previous issue date: 2014-04-10 / Universidade Federal de Minas Gerais / The project described in this document focusses on the post-editing of automatically translated texts. Machine Translation (MT) is the task of translating texts in natural language performed by a computer and it is part of the Natural Language Processing (NLP) research field, linked to the Artificial Intelligence (AI) area. Researches in MT using different approaches, such as linguistics and statistics, have advanced greatly since its beginning in the 1950 s. Nonetheless, the automatically translated texts, except when used to provide a basic understanding of a text, still need to go through post-editing to become well written in the target language. At present, the most common form of post-editing is that executed by human translators, whether they are professional translators or the users of the MT system themselves. Manual post-editing is more accurate but it is cost and time demanding and can be prohibitive when too many changes have to be made. As an attempt to advance in the state-of-the-art in MT research, mainly regarding Brazilian Portuguese, this research has as its goal verifying the effectiveness of using an Automated Post-Editing (APE) system in translations from English to Portuguese. By using a training corpus containing reference translations (good translations produced by humans) and translations produced by a phrase-based statistical MT system, machine learning techniques were applied for the APE creation. The resulting APE system is able to: (i) automatically identify MT errors and (ii) automatically correct MT errors by using previous error identification or not. The evaluation of the APE effectiveness was made through the usage of the automatic evaluation metrics BLEU and NIST, calculated for post-edited and not post-edited sentences. There was also manual verification of the sentences. Despite the limited results that were achieved due to the small size of our training corpus, we can conclude that the resulting APE improves MT quality from English to Portuguese. / O projeto de mestrado descrito neste documento tem como foco a pós-edição de textos traduzidos automaticamente. Tradução Automática (TA) é a tarefa de traduzir textos em língua natural desempenhada por um computador e faz parte da linha de pesquisa de Processamento de Línguas Naturais (PLN), vinculada à área de Inteligência Artificial (IA). As pesquisas em TA, utilizando desde abordagens linguísticas até modelos estatísticos, têm avançado muito desde seu início na década de 1950. Entretanto, os textos traduzidos automaticamente, exceto quando utilizados apenas para um entendimento geral do assunto, ainda precisam passar por pós-edição para que se tornem bem escritos na língua alvo. Atualmente, a forma mais comum de pós-edição é a executada por tradutores humanos, sejam eles profissionais ou os próprios usuários dos sistemas de TA. A pós-edição manual é mais precisa, mas traz custo e demanda tempo, especialmente quando envolve muitas alterações. Como uma tentativa para avançar o estado da arte das pesquisas em TA, principalmente envolvendo o português do Brasil, esta pesquisa visa verificar a efetividade do uso de um sistema de pós-edição automática (Automated Post-Editing ou APE) na tradução do inglês para o português. Utilizando um corpus de treinamento contendo traduções de referência (boas traduções produzidas por humanos) e traduções geradas por um sistema de TA estatística baseada em frases, técnicas de aprendizado de máquina foram aplicadas para o desenvolvimento do APE. O sistema de APE desenvolvido: (i) identifica automaticamente os erros de TA e (ii) realiza a correção automática da tradução com ou sem a identificação prévia dos erros. A avaliação foi realizada usando tanto medidas automáticas BLEU e NIST, calculadas para as sentenças sem e com a pós-edição; como analise manual. Apesar de resultados limitados pelo pequeno tamanho do corpus de treinamento, foi possível concluir que o APE desenvolvido melhora a qualidade da TA de inglês para português.