L'objectif de cette thèse est de montrer que, contrairement aux idées reçues, les mots de basses fréquences peuvent être mis à profit de façon efficace en traitement automatique des langues. Nous les mettons à contribution en alignement sous-phrastique, tâche qui constitue la première étape de la plupart des systèmes de traduction automatique fondée sur les données (traduction probabiliste ou par l'exemple). Nous montrons que les mots rares peuvent servir de fondement même dans la conception d'une méthode d'alignement sous-phrastique multilingue, à l'aide de techniques différentielles proches de celles utilisées en traduction automatique par l'exemple. Cette méthode est réellement multilingue, en ce sens qu'elle permet le traitement simultané d'un nombre quelconque de langues. Elle est de surcroît très simple, anytime, et permet un passage à l'échelle naturel. Nous comparons notre implémentation, Anymalign, à deux ténors statistiques du domaine sur des tâches bilingues. Bien qu'à l'heure actuelle ses résultats sont en moyenne légèrement en retrait par rapport à l'état de l'art en traduction automatique probabiliste par segments, nous montrons que la qualité propre des lexiques produits par notre méthode est en fait supérieure à celle de l'état de l'art.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00520787 |
| Date | 14 September 2010 |
| Creators | Lardilleux, Adrien |
| Publisher | Université de Caen |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
Page generated in 0.0076 seconds