CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Isolez les mots clés importants du texte suivant : Utilisation de mesures de confiance pour améliorer le décodage en traduction de parole Les mesures de confiance au niveau mot (Word Confidence Estimation - WCE) pour la traduction auto- matique (TA) ou pour la reconnaissance automatique de la parole (RAP) attribuent un score de confiance à chaque mot dans une hypothèse de transcription ou de traduction. Dans le passé, l'estimation de ces mesures a le plus souvent été traitée séparément dans des contextes RAP ou TA. Nous proposons ici une estimation conjointe de la confiance associée à un mot dans une hypothèse de traduction automatique de la parole (TAP). Cette estimation fait appel à des paramètres issus aussi bien des systèmes de transcription de la parole (RAP) que des systèmes de traduction automatique (TA). En plus de la construction de ces estimateurs de confiance robustes pour la TAP, nous utilisons les informations de confiance pour re-décoder nos graphes d'hypothèses de traduction. Les expérimentations réalisées montrent que l'utilisation de ces mesures de confiance au cours d'une seconde passe de décodage permettent d'obtenir une amélioration significative des performances de traduction (évaluées avec la métrique BLEU - gains de deux points par rapport à notre système de traduc- tion de parole de référence). Ces expériences sont faites pour une tâche de TAP (français-anglais) pour laquelle un corpus a été spécialement conçu (ce corpus, mis à la disposition de la communauté TALN, est aussi décrit en détail dans l'article).
Mesures de confiance, traduction automatique de la parole
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Multi­alignement vs bi­alignement : à plusieurs, c'est mieux ! Dans cet article, nous proposons une méthode originale destinée à effectuer l'alignement d'un corpus multi­parallèle, i.e. comportant plus de deux langues, en prenant en compte toutes les langues simultanément (et non en composant une série de bi­alignements indépendants). Pour ce faire, nous nous appuyons sur les réseaux de correspondances lexicales constitués par les transfuges (chaînes identiques) et cognats (mots apparentés), et nous montrons comment divers tuilages des couples de langues permettent d'exploiter au mieux les ressemblances superficielles liées aux relations génétiques interlinguistiques. Nous évaluons notre méthode par rapport à une méthode de bi­alignement classique, et montrons en quoi le multi­alignement permet d'obtenir des résultats à la fois plus précis et plus robustes.
cognats

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Trouver les mots clés du texte : Multi­alignement vs bi­alignement : à plusieurs, c'est mieux ! Dans cet article, nous proposons une méthode originale destinée à effectuer l'alignement d'un corpus multi­parallèle, i.e. comportant plus de deux langues, en prenant en compte toutes les langues simultanément (et non en composant une série de bi­alignements indépendants). Pour ce faire, nous nous appuyons sur les réseaux de correspondances lexicales constitués par les transfuges (chaînes identiques) et cognats (mots apparentés), et nous montrons comment divers tuilages des couples de langues permettent d'exploiter au mieux les ressemblances superficielles liées aux relations génétiques interlinguistiques. Nous évaluons notre méthode par rapport à une méthode de bi­alignement classique, et montrons en quoi le multi­alignement permet d'obtenir des résultats à la fois plus précis et plus robustes.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Apprentissage discriminant des modèles continus de traduction Alors que les réseaux neuronaux occupent une place de plus en plus importante dans le traitement automatique des langues, les méthodes d'apprentissage actuelles utilisent pour la plupart des critères qui sont décorrélés de l'application. Cet article propose un nouveau cadre d'apprentissage discriminant pour l'estimation des modèles continus de traduction. Ce cadre s'appuie sur la définition d'un critère d'optimisation permettant de prendre en compte d'une part la métrique utilisée pour l'évaluation de la traduction et d'autre part l'intégration de ces modèles au sein des systèmes de traduction automatique. De plus, cette méthode d'apprentissage est comparée aux critères existants d'estimation que sont le maximum de vraisemblance et l'estimation contrastive bruitée. Les expériences menées sur la tâches de traduction des séminaires TED Talks de l'anglais vers le français montrent la pertinence d'un cadre discriminant d'apprentissage, dont les performances restent toutefois très dépendantes du choix d'une stratégie d'initialisation idoine. Nous montrons qu'avec une initialisation judicieuse des gains significatifs en termes de scores BLEU peuvent être obtenus.
apprentissage discriminant, Modèle neuronal de traduction

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