Optimiser le choix des exemples pour la traduction automatique augmentée par des mémoires de traduction - Machine Learning and Information Access
Communication Dans Un Congrès Année : 2024

Optimiser le choix des exemples pour la traduction automatique augmentée par des mémoires de traduction

Josep Crego
  • Fonction : Auteur
François Yvon

Résumé

La traduction neuronale à partir d'exemples s'appuie sur l'exploitation d'une mémoire de traduction contenant des exemples similaires aux phrases à traduire. Ces exemples sont utilisés pour conditionner les prédictions d'un décodeur neuronal. Nous nous intéressons à l'amélioration du système qui effectue l'étape de recherche des phrases similaires, l'architecture du décodeur neuronal étant fixée et reposant ici sur un modèle explicite d'édition, le Transformeur multi-Levenshtein. Le problème considéré consiste à trouver un ensemble optimal d'exemples similaires, c'est-à-dire qui couvre maximalement la phrase source. En nous appuyant sur la théorie des fonctions sous-modulaires, nous explorons de nouveaux algorithmes pour optimiser cette couverture et évaluons les améliorations de performances auxquels ils mènent pour la tâche de traduction automatique.
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Origine Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte

Dates et versions

hal-04623042 , version 1 (01-07-2024)

Licence

Identifiants

  • HAL Id : hal-04623042 , version 1

Citer

Maxime Bouthors, Josep Crego, François Yvon. Optimiser le choix des exemples pour la traduction automatique augmentée par des mémoires de traduction. 35èmes Journées d'Études sur la Parole (JEP 2024) 31ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN 2024) 26ème Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RECITAL 2024), Jul 2024, Toulouse, France. pp.582-604. ⟨hal-04623042⟩

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