Adaptation des systèmes de traduction automatique neuronale aux domaines spécialisés

Anonyme — Thu, 05 Nov 2020 23:00:00 +0000

Adaptation des systèmes de traduction automatique neuronale aux domaines spécialisés Anonyme (non vérifié) ven 06/11/2020 - 00:00

Auteur

Yunbei Zhang

Année

2018

Résumé

La traduction automatique neuronale est une technique émergente dans la discipline de linguistique informatique. L’entraînement du modèle de traduction neuronale est basé sur un corpus parallèle. Traduire des textes d’un domaine non représenté dans le corpus d’entraînement s’avère difficile et produit une qualité de traduction peu satisfaisante. Ce travail de recherche a été effectué à l’aide du système de traduction automatique neuronale implémenté par Systran. Il s’agit d’entraîner des modèles de traduction français-chinois à travers un processus de spécialisation en fine-tuning, et également des modèles de classification automatique de texte. Nous avons investigué une méthode hybride qui consiste à calculer pour chaque phrase du document à traduire, la probabilité qu’elle appartienne à chaque classe prédéfinie. La probabilité sera considérée comme un poids sur le score de confiance assigné sur chaque phrase de traduction générée par le système de traduction, et la traduction recueillant un meilleur score pondéré sera sélectionnée et réécrite dans un nouveau fichier de sortie. La traduction sera accumulée phrase par phrase dans ce fichier de sortie en construisant une traduction synthétique. La tâche de classification automatique de texte a été réalisée avec l'algorithme de Ngramme et Naïve Bayes qui nous permettent d’avoir une meilleure F-mesure (100%). L’adaptation du système de traduction aux domaines spécialisés améliore le score BLEU.

Mots-clés

adaptation des domaines