Ce mémoire a pour but de déterminer la stratégie de traduction automatique des alertes
météorologiques produites par Environnement Canada, qui nécessite le moins d’efforts de
postédition de la part des correcteurs du bureau de la traduction. Nous commencerons
par constituer un corpus bilingue d’alertes météorologiques représentatives de la tâche de
traduction. Ensuite, ces données nous serviront à comparer les performances de différentes
approches de traduction automatique, de configurations de mémoires de traduction et de
systèmes hybrides. Nous comparerons les résultats de ces différents modèles avec le système
WATT, développé par le RALI pour Environnement Canada, ainsi qu’avec les systèmes de
l’industrie GoogleTranslate et DeepL. Nous étudierons enfin une approche de postédition
automatique. / The purpose of this paper is to determine the strategy for the automatic translation of
weather warnings produced by Environment Canada, which requires the least post-editing
effort by the proofreaders of the Translation Bureau. We will begin by developing a bilingual
corpus of weather warnings representative of this task. Then, this data will be used to
compare the performance of different approaches of machine translation, translation memory
configurations and hybrid systems. We will compare the results of these models with the
system WATT, the latest system provided by RALI for Environment Canada, as well as
with the industry systems GoogleTranslate and DeepL. Finaly, we will study an automatic
post-edition system.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:umontreal.ca/oai:papyrus.bib.umontreal.ca:1866/23791 |
| Date | 08 1900 |
| Creators | van Beurden, Louis |
| Contributors | Langlais, Philippe |
| Source Sets | Université de Montréal |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | thesis, thèse |
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