La traduction statistique vise l’automatisation de la traduction par le biais de modèles statistiques. Dans ce travail, nous relevons un des grands défis du domaine : la recherche (Brown et al., 1993). Les systèmes de traduction statistique
de référence, tel Moses (Koehn et al., 2007), effectuent généralement la recherche
en explorant l’espace des préfixes par programmation dynamique, une solution
coûteuse sur le plan computationnel pour ce problème potentiellement NP-complet
(Knight, 1999). Nous postulons qu’une approche par recherche locale (Langlais
et al., 2007) peut mener à des solutions tout aussi intéressantes en un temps et
un espace mémoire beaucoup moins importants (Russell et Norvig, 2010). De plus,
ce type de recherche facilite l’incorporation de modèles globaux qui nécessitent des traductions complètes et permet d’effectuer des modifications sur ces dernières de manière non-continue, deux tâches ardues lors de l’exploration de l’espace des préfixes. Nos expériences nous révèlent que la recherche locale en traduction statistique est une approche viable, s’inscrivant dans l’état de l’art. / Statistical machine translation is a concerted effort towards the automation of the translation process. In the work presented here, we explore one of the major challenges of statistical machine translation: the search step (Brown et al., 1993). State of the art systems such as Moses (Koehn et al., 2007) search by exploring the prefix search space, a computationally costly solution to this potentially NP-complete problem (Knight, 1999). We propose that a local search approach can yield solutions which are qualitatively just as interesting, while keeping memory space and execution time at lower levels (Russell et Norvig, 2010). Furthermore, this type of search facilitates the use of global models for which a complete translation is needed and allows for non-continuous modifications, two tasks made difficult by exploring the prefix search space. The experiments we have conducted reveal that the use of local search during the search step in statistical machine translation is a viable, state of the art approach.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:umontreal.ca/oai:papyrus.bib.umontreal.ca:1866/4515 |
| Date | 08 1900 |
| Creators | Monty, Pierre Paul |
| Contributors | Langlais, Philippe |
| Source Sets | Université de Montréal |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Thèse ou Mémoire numérique / Electronic Thesis or Dissertation |
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