linguistique textuelle

Dans ce mémoire, nous visons à évaluer la traduction automatique, afin de permettre de proposer des critères en vue de son amélioration. Mais nous comparons d’abord la traduction automatique à la traduction humaine (qu’on a a priori pensé devoir être son modèle), après avoir présenté une méthode d’évaluation des traductions humaines.

Nous avons élaboré une terminologie bilingue français / russe susceptible de faciliter l'automatisation des traductions dans le domaine de la pharmacovigilance – qui relève du domaine biomédical et pharmacologique –, mais aussi l’uniformisation du codage de l’information biomédicale en russe, qui reste pour l’instant très hétérogène compte tenu du manque de données spécifiques à cette langue dans les grandes bases de données internationales. En partant d’un corpus déjà défini en français, composé principalement des Résumés des Caractéristiques du Produit, nous avons constitué un corpus comparable pour le russe de 14 000 mots. Les résultats se présentent sous la forme d’un tableau où figurent en version bilingue 485 mots-vedettes, tous des substantifs, les syntagmes nominaux où ceux-ci apparaissent en tête ou en expansion, ainsi que les références permettant de rattacher ces termes aux sous-domaines auxquels ils appartiennent.