Cette thèse s'inscrit dans le cadre du traitement automatique du langage naturel, et traite plus précisément de l'alignement sous-phrastique bilingue classiquement lié à la traduction automatique statistique. Les travaux exposés s'en distinguent en proposant un fonctionnement évolutif à base d'exemples initialisé par des annotateurs non-experts via une interface adaptée. L'approche est principalement motivée par la recherche d'une expressivité comparable à celle observée dans les alignements manuels. Une partie importante de ce travail consiste à définir un cadre formel sous-tendant une architecture originale à base d'exemples alignés. Plusieurs mémoires d'alignements ont été constituées en tirant parti d'informations provenant d'analyseurs syntaxiques automatiques, en plaçant les prérequis technologiques à un niveau raisonnablement peu élevé. Deux nouvelles méthodes d'alignement sont comparées à des références connues via des mesures d'accord classiques, et trois distances transformationnelles sont introduites.
Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00981005 |
Date | 16 November 2012 |
Creators | Segura, Johan |
Publisher | Université Montpellier II - Sciences et Techniques du Languedoc |
Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
Language | fra |
Detected Language | French |
Type | PhD thesis |
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