CATIE-AQ/taln-archives_fr_prompt_keywords_extraction huggingface dataset:
Extraire les mots clés importants du texte suivant : Alignement sous-phrastique hiérarchique avec Anymalign Nous présentons un algorithme d’alignement sous-phrastique permettant d’aligner très facilement un couple de phrases à partir d’une matrice d’alignement pré-remplie. Cet algorithme s’inspire de travaux antérieurs sur l’alignement par segmentation binaire récursive ainsi que de travaux sur le clustering de documents. Nous évaluons les alignements produits sur des tâches de traduction automatique et montrons qu’il est possible d’atteindre des résultats du niveau de l’état de l’art, affichant des gains très conséquents allant jusqu’à plus de 4 points BLEU par rapport à nos travaux antérieurs, à l’aide une méthode très simple, indépendante de la taille du corpus à traiter, et produisant directement des alignements symétriques. En utilisant cette méthode en tant qu’extension à l’outil d’extraction de traductions Anymalign, nos expériences nous permettent de cerner certaines limitations de ce dernier et de définir des pistes pour son amélioration.
alignement sous-phrastique

Extrais les mots clés importants du texte suivant : Alignement sous-phrastique hiérarchique avec Anymalign Nous présentons un algorithme d’alignement sous-phrastique permettant d’aligner très facilement un couple de phrases à partir d’une matrice d’alignement pré-remplie. Cet algorithme s’inspire de travaux antérieurs sur l’alignement par segmentation binaire récursive ainsi que de travaux sur le clustering de documents. Nous évaluons les alignements produits sur des tâches de traduction automatique et montrons qu’il est possible d’atteindre des résultats du niveau de l’état de l’art, affichant des gains très conséquents allant jusqu’à plus de 4 points BLEU par rapport à nos travaux antérieurs, à l’aide une méthode très simple, indépendante de la taille du corpus à traiter, et produisant directement des alignements symétriques. En utilisant cette méthode en tant qu’extension à l’outil d’extraction de traductions Anymalign, nos expériences nous permettent de cerner certaines limitations de ce dernier et de définir des pistes pour son amélioration.
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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Alignement sous-phrastique hiérarchique avec Anymalign Nous présentons un algorithme d’alignement sous-phrastique permettant d’aligner très facilement un couple de phrases à partir d’une matrice d’alignement pré-remplie. Cet algorithme s’inspire de travaux antérieurs sur l’alignement par segmentation binaire récursive ainsi que de travaux sur le clustering de documents. Nous évaluons les alignements produits sur des tâches de traduction automatique et montrons qu’il est possible d’atteindre des résultats du niveau de l’état de l’art, affichant des gains très conséquents allant jusqu’à plus de 4 points BLEU par rapport à nos travaux antérieurs, à l’aide une méthode très simple, indépendante de la taille du corpus à traiter, et produisant directement des alignements symétriques. En utilisant cette méthode en tant qu’extension à l’outil d’extraction de traductions Anymalign, nos expériences nous permettent de cerner certaines limitations de ce dernier et de définir des pistes pour son amélioration.
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Isoler les mots clés importants du texte suivant : Alignement sous-phrastique hiérarchique avec Anymalign Nous présentons un algorithme d’alignement sous-phrastique permettant d’aligner très facilement un couple de phrases à partir d’une matrice d’alignement pré-remplie. Cet algorithme s’inspire de travaux antérieurs sur l’alignement par segmentation binaire récursive ainsi que de travaux sur le clustering de documents. Nous évaluons les alignements produits sur des tâches de traduction automatique et montrons qu’il est possible d’atteindre des résultats du niveau de l’état de l’art, affichant des gains très conséquents allant jusqu’à plus de 4 points BLEU par rapport à nos travaux antérieurs, à l’aide une méthode très simple, indépendante de la taille du corpus à traiter, et produisant directement des alignements symétriques. En utilisant cette méthode en tant qu’extension à l’outil d’extraction de traductions Anymalign, nos expériences nous permettent de cerner certaines limitations de ce dernier et de définir des pistes pour son amélioration.
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Isole les mots clés importants du texte suivant : Alignement sous-phrastique hiérarchique avec Anymalign Nous présentons un algorithme d’alignement sous-phrastique permettant d’aligner très facilement un couple de phrases à partir d’une matrice d’alignement pré-remplie. Cet algorithme s’inspire de travaux antérieurs sur l’alignement par segmentation binaire récursive ainsi que de travaux sur le clustering de documents. Nous évaluons les alignements produits sur des tâches de traduction automatique et montrons qu’il est possible d’atteindre des résultats du niveau de l’état de l’art, affichant des gains très conséquents allant jusqu’à plus de 4 points BLEU par rapport à nos travaux antérieurs, à l’aide une méthode très simple, indépendante de la taille du corpus à traiter, et produisant directement des alignements symétriques. En utilisant cette méthode en tant qu’extension à l’outil d’extraction de traductions Anymalign, nos expériences nous permettent de cerner certaines limitations de ce dernier et de définir des pistes pour son amélioration.
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : Alignement sous-phrastique hiérarchique avec Anymalign Nous présentons un algorithme d’alignement sous-phrastique permettant d’aligner très facilement un couple de phrases à partir d’une matrice d’alignement pré-remplie. Cet algorithme s’inspire de travaux antérieurs sur l’alignement par segmentation binaire récursive ainsi que de travaux sur le clustering de documents. Nous évaluons les alignements produits sur des tâches de traduction automatique et montrons qu’il est possible d’atteindre des résultats du niveau de l’état de l’art, affichant des gains très conséquents allant jusqu’à plus de 4 points BLEU par rapport à nos travaux antérieurs, à l’aide une méthode très simple, indépendante de la taille du corpus à traiter, et produisant directement des alignements symétriques. En utilisant cette méthode en tant qu’extension à l’outil d’extraction de traductions Anymalign, nos expériences nous permettent de cerner certaines limitations de ce dernier et de définir des pistes pour son amélioration.
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Dégager des mots clés dans le texte : Alignement sous-phrastique hiérarchique avec Anymalign Nous présentons un algorithme d’alignement sous-phrastique permettant d’aligner très facilement un couple de phrases à partir d’une matrice d’alignement pré-remplie. Cet algorithme s’inspire de travaux antérieurs sur l’alignement par segmentation binaire récursive ainsi que de travaux sur le clustering de documents. Nous évaluons les alignements produits sur des tâches de traduction automatique et montrons qu’il est possible d’atteindre des résultats du niveau de l’état de l’art, affichant des gains très conséquents allant jusqu’à plus de 4 points BLEU par rapport à nos travaux antérieurs, à l’aide une méthode très simple, indépendante de la taille du corpus à traiter, et produisant directement des alignements symétriques. En utilisant cette méthode en tant qu’extension à l’outil d’extraction de traductions Anymalign, nos expériences nous permettent de cerner certaines limitations de ce dernier et de définir des pistes pour son amélioration.
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Dégagez des mots clés dans le texte : Alignement sous-phrastique hiérarchique avec Anymalign Nous présentons un algorithme d’alignement sous-phrastique permettant d’aligner très facilement un couple de phrases à partir d’une matrice d’alignement pré-remplie. Cet algorithme s’inspire de travaux antérieurs sur l’alignement par segmentation binaire récursive ainsi que de travaux sur le clustering de documents. Nous évaluons les alignements produits sur des tâches de traduction automatique et montrons qu’il est possible d’atteindre des résultats du niveau de l’état de l’art, affichant des gains très conséquents allant jusqu’à plus de 4 points BLEU par rapport à nos travaux antérieurs, à l’aide une méthode très simple, indépendante de la taille du corpus à traiter, et produisant directement des alignements symétriques. En utilisant cette méthode en tant qu’extension à l’outil d’extraction de traductions Anymalign, nos expériences nous permettent de cerner certaines limitations de ce dernier et de définir des pistes pour son amélioration.
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Générer des mots clés issus du texte suivant : Alignement sous-phrastique hiérarchique avec Anymalign Nous présentons un algorithme d’alignement sous-phrastique permettant d’aligner très facilement un couple de phrases à partir d’une matrice d’alignement pré-remplie. Cet algorithme s’inspire de travaux antérieurs sur l’alignement par segmentation binaire récursive ainsi que de travaux sur le clustering de documents. Nous évaluons les alignements produits sur des tâches de traduction automatique et montrons qu’il est possible d’atteindre des résultats du niveau de l’état de l’art, affichant des gains très conséquents allant jusqu’à plus de 4 points BLEU par rapport à nos travaux antérieurs, à l’aide une méthode très simple, indépendante de la taille du corpus à traiter, et produisant directement des alignements symétriques. En utilisant cette méthode en tant qu’extension à l’outil d’extraction de traductions Anymalign, nos expériences nous permettent de cerner certaines limitations de ce dernier et de définir des pistes pour son amélioration.
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alignement sous-phrastique
Trouvez les mots clés du texte : Alignement sous-phrastique hiérarchique avec Anymalign Nous présentons un algorithme d’alignement sous-phrastique permettant d’aligner très facilement un couple de phrases à partir d’une matrice d’alignement pré-remplie. Cet algorithme s’inspire de travaux antérieurs sur l’alignement par segmentation binaire récursive ainsi que de travaux sur le clustering de documents. Nous évaluons les alignements produits sur des tâches de traduction automatique et montrons qu’il est possible d’atteindre des résultats du niveau de l’état de l’art, affichant des gains très conséquents allant jusqu’à plus de 4 points BLEU par rapport à nos travaux antérieurs, à l’aide une méthode très simple, indépendante de la taille du corpus à traiter, et produisant directement des alignements symétriques. En utilisant cette méthode en tant qu’extension à l’outil d’extraction de traductions Anymalign, nos expériences nous permettent de cerner certaines limitations de ce dernier et de définir des pistes pour son amélioration.
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Repérer les mots clés importants présents dans le texte suivant : Alignement sous-phrastique hiérarchique avec Anymalign Nous présentons un algorithme d’alignement sous-phrastique permettant d’aligner très facilement un couple de phrases à partir d’une matrice d’alignement pré-remplie. Cet algorithme s’inspire de travaux antérieurs sur l’alignement par segmentation binaire récursive ainsi que de travaux sur le clustering de documents. Nous évaluons les alignements produits sur des tâches de traduction automatique et montrons qu’il est possible d’atteindre des résultats du niveau de l’état de l’art, affichant des gains très conséquents allant jusqu’à plus de 4 points BLEU par rapport à nos travaux antérieurs, à l’aide une méthode très simple, indépendante de la taille du corpus à traiter, et produisant directement des alignements symétriques. En utilisant cette méthode en tant qu’extension à l’outil d’extraction de traductions Anymalign, nos expériences nous permettent de cerner certaines limitations de ce dernier et de définir des pistes pour son amélioration.
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Repère les mots clés importants présents dans le texte suivant : Alignement sous-phrastique hiérarchique avec Anymalign Nous présentons un algorithme d’alignement sous-phrastique permettant d’aligner très facilement un couple de phrases à partir d’une matrice d’alignement pré-remplie. Cet algorithme s’inspire de travaux antérieurs sur l’alignement par segmentation binaire récursive ainsi que de travaux sur le clustering de documents. Nous évaluons les alignements produits sur des tâches de traduction automatique et montrons qu’il est possible d’atteindre des résultats du niveau de l’état de l’art, affichant des gains très conséquents allant jusqu’à plus de 4 points BLEU par rapport à nos travaux antérieurs, à l’aide une méthode très simple, indépendante de la taille du corpus à traiter, et produisant directement des alignements symétriques. En utilisant cette méthode en tant qu’extension à l’outil d’extraction de traductions Anymalign, nos expériences nous permettent de cerner certaines limitations de ce dernier et de définir des pistes pour son amélioration.
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Repérez les mots clés importants présents dans le texte suivant : Alignement sous-phrastique hiérarchique avec Anymalign Nous présentons un algorithme d’alignement sous-phrastique permettant d’aligner très facilement un couple de phrases à partir d’une matrice d’alignement pré-remplie. Cet algorithme s’inspire de travaux antérieurs sur l’alignement par segmentation binaire récursive ainsi que de travaux sur le clustering de documents. Nous évaluons les alignements produits sur des tâches de traduction automatique et montrons qu’il est possible d’atteindre des résultats du niveau de l’état de l’art, affichant des gains très conséquents allant jusqu’à plus de 4 points BLEU par rapport à nos travaux antérieurs, à l’aide une méthode très simple, indépendante de la taille du corpus à traiter, et produisant directement des alignements symétriques. En utilisant cette méthode en tant qu’extension à l’outil d’extraction de traductions Anymalign, nos expériences nous permettent de cerner certaines limitations de ce dernier et de définir des pistes pour son amélioration.
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Indiquer les mots clés du texte : Alignement sous-phrastique hiérarchique avec Anymalign Nous présentons un algorithme d’alignement sous-phrastique permettant d’aligner très facilement un couple de phrases à partir d’une matrice d’alignement pré-remplie. Cet algorithme s’inspire de travaux antérieurs sur l’alignement par segmentation binaire récursive ainsi que de travaux sur le clustering de documents. Nous évaluons les alignements produits sur des tâches de traduction automatique et montrons qu’il est possible d’atteindre des résultats du niveau de l’état de l’art, affichant des gains très conséquents allant jusqu’à plus de 4 points BLEU par rapport à nos travaux antérieurs, à l’aide une méthode très simple, indépendante de la taille du corpus à traiter, et produisant directement des alignements symétriques. En utilisant cette méthode en tant qu’extension à l’outil d’extraction de traductions Anymalign, nos expériences nous permettent de cerner certaines limitations de ce dernier et de définir des pistes pour son amélioration.
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Indiquer les mots clés du texte : Alignement sous-phrastique hiérarchique avec Anymalign Nous présentons un algorithme d’alignement sous-phrastique permettant d’aligner très facilement un couple de phrases à partir d’une matrice d’alignement pré-remplie. Cet algorithme s’inspire de travaux antérieurs sur l’alignement par segmentation binaire récursive ainsi que de travaux sur le clustering de documents. Nous évaluons les alignements produits sur des tâches de traduction automatique et montrons qu’il est possible d’atteindre des résultats du niveau de l’état de l’art, affichant des gains très conséquents allant jusqu’à plus de 4 points BLEU par rapport à nos travaux antérieurs, à l’aide une méthode très simple, indépendante de la taille du corpus à traiter, et produisant directement des alignements symétriques. En utilisant cette méthode en tant qu’extension à l’outil d’extraction de traductions Anymalign, nos expériences nous permettent de cerner certaines limitations de ce dernier et de définir des pistes pour son amélioration.
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Indiquer les mots clés du texte : Alignement sous-phrastique hiérarchique avec Anymalign Nous présentons un algorithme d’alignement sous-phrastique permettant d’aligner très facilement un couple de phrases à partir d’une matrice d’alignement pré-remplie. Cet algorithme s’inspire de travaux antérieurs sur l’alignement par segmentation binaire récursive ainsi que de travaux sur le clustering de documents. Nous évaluons les alignements produits sur des tâches de traduction automatique et montrons qu’il est possible d’atteindre des résultats du niveau de l’état de l’art, affichant des gains très conséquents allant jusqu’à plus de 4 points BLEU par rapport à nos travaux antérieurs, à l’aide une méthode très simple, indépendante de la taille du corpus à traiter, et produisant directement des alignements symétriques. En utilisant cette méthode en tant qu’extension à l’outil d’extraction de traductions Anymalign, nos expériences nous permettent de cerner certaines limitations de ce dernier et de définir des pistes pour son amélioration.
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Extraire les mots clés importants du texte suivant : Généralisation de l'alignement sous-phrastique par échantillonnage L'alignement sous-phrastique consiste à extraire des traductions d'unités textuelles de grain inférieur à la phrase à partir de textes multilingues parallèles alignés au niveau de la phrase. Un tel alignement est nécessaire, par exemple, pour entraîner des systèmes de traduction statistique. L'approche standard pour réaliser cette tâche implique l'estimation successive de plusieurs modèles probabilistes de complexité croissante et l'utilisation d'heuristiques qui permettent d'aligner des mots isolés, puis, par extension, des groupes de mots. Dans cet article, nous considérons une approche alternative, initialement proposée dans (Lardilleux & Lepage, 2008), qui repose sur un principe beaucoup plus simple, à savoir la comparaison des profils d'occurrences dans des souscorpus obtenus par échantillonnage. Après avoir analysé les forces et faiblesses de cette approche, nous montrons comment améliorer la détection d'unités de traduction longues, et évaluons ces améliorations sur des tâches de traduction automatique.
alignement sous-phrastique
Extrais les mots clés importants du texte suivant : Généralisation de l'alignement sous-phrastique par échantillonnage L'alignement sous-phrastique consiste à extraire des traductions d'unités textuelles de grain inférieur à la phrase à partir de textes multilingues parallèles alignés au niveau de la phrase. Un tel alignement est nécessaire, par exemple, pour entraîner des systèmes de traduction statistique. L'approche standard pour réaliser cette tâche implique l'estimation successive de plusieurs modèles probabilistes de complexité croissante et l'utilisation d'heuristiques qui permettent d'aligner des mots isolés, puis, par extension, des groupes de mots. Dans cet article, nous considérons une approche alternative, initialement proposée dans (Lardilleux & Lepage, 2008), qui repose sur un principe beaucoup plus simple, à savoir la comparaison des profils d'occurrences dans des souscorpus obtenus par échantillonnage. Après avoir analysé les forces et faiblesses de cette approche, nous montrons comment améliorer la détection d'unités de traduction longues, et évaluons ces améliorations sur des tâches de traduction automatique.
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Extrayez les mots clés importants du texte suivant : Généralisation de l'alignement sous-phrastique par échantillonnage L'alignement sous-phrastique consiste à extraire des traductions d'unités textuelles de grain inférieur à la phrase à partir de textes multilingues parallèles alignés au niveau de la phrase. Un tel alignement est nécessaire, par exemple, pour entraîner des systèmes de traduction statistique. L'approche standard pour réaliser cette tâche implique l'estimation successive de plusieurs modèles probabilistes de complexité croissante et l'utilisation d'heuristiques qui permettent d'aligner des mots isolés, puis, par extension, des groupes de mots. Dans cet article, nous considérons une approche alternative, initialement proposée dans (Lardilleux & Lepage, 2008), qui repose sur un principe beaucoup plus simple, à savoir la comparaison des profils d'occurrences dans des souscorpus obtenus par échantillonnage. Après avoir analysé les forces et faiblesses de cette approche, nous montrons comment améliorer la détection d'unités de traduction longues, et évaluons ces améliorations sur des tâches de traduction automatique.
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Isoler les mots clés importants du texte suivant : Généralisation de l'alignement sous-phrastique par échantillonnage L'alignement sous-phrastique consiste à extraire des traductions d'unités textuelles de grain inférieur à la phrase à partir de textes multilingues parallèles alignés au niveau de la phrase. Un tel alignement est nécessaire, par exemple, pour entraîner des systèmes de traduction statistique. L'approche standard pour réaliser cette tâche implique l'estimation successive de plusieurs modèles probabilistes de complexité croissante et l'utilisation d'heuristiques qui permettent d'aligner des mots isolés, puis, par extension, des groupes de mots. Dans cet article, nous considérons une approche alternative, initialement proposée dans (Lardilleux & Lepage, 2008), qui repose sur un principe beaucoup plus simple, à savoir la comparaison des profils d'occurrences dans des souscorpus obtenus par échantillonnage. Après avoir analysé les forces et faiblesses de cette approche, nous montrons comment améliorer la détection d'unités de traduction longues, et évaluons ces améliorations sur des tâches de traduction automatique.
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Isole les mots clés importants du texte suivant : Généralisation de l'alignement sous-phrastique par échantillonnage L'alignement sous-phrastique consiste à extraire des traductions d'unités textuelles de grain inférieur à la phrase à partir de textes multilingues parallèles alignés au niveau de la phrase. Un tel alignement est nécessaire, par exemple, pour entraîner des systèmes de traduction statistique. L'approche standard pour réaliser cette tâche implique l'estimation successive de plusieurs modèles probabilistes de complexité croissante et l'utilisation d'heuristiques qui permettent d'aligner des mots isolés, puis, par extension, des groupes de mots. Dans cet article, nous considérons une approche alternative, initialement proposée dans (Lardilleux & Lepage, 2008), qui repose sur un principe beaucoup plus simple, à savoir la comparaison des profils d'occurrences dans des souscorpus obtenus par échantillonnage. Après avoir analysé les forces et faiblesses de cette approche, nous montrons comment améliorer la détection d'unités de traduction longues, et évaluons ces améliorations sur des tâches de traduction automatique.
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Isolez les mots clés importants du texte suivant : Généralisation de l'alignement sous-phrastique par échantillonnage L'alignement sous-phrastique consiste à extraire des traductions d'unités textuelles de grain inférieur à la phrase à partir de textes multilingues parallèles alignés au niveau de la phrase. Un tel alignement est nécessaire, par exemple, pour entraîner des systèmes de traduction statistique. L'approche standard pour réaliser cette tâche implique l'estimation successive de plusieurs modèles probabilistes de complexité croissante et l'utilisation d'heuristiques qui permettent d'aligner des mots isolés, puis, par extension, des groupes de mots. Dans cet article, nous considérons une approche alternative, initialement proposée dans (Lardilleux & Lepage, 2008), qui repose sur un principe beaucoup plus simple, à savoir la comparaison des profils d'occurrences dans des souscorpus obtenus par échantillonnage. Après avoir analysé les forces et faiblesses de cette approche, nous montrons comment améliorer la détection d'unités de traduction longues, et évaluons ces améliorations sur des tâches de traduction automatique.
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Dégager des mots clés dans le texte : Généralisation de l'alignement sous-phrastique par échantillonnage L'alignement sous-phrastique consiste à extraire des traductions d'unités textuelles de grain inférieur à la phrase à partir de textes multilingues parallèles alignés au niveau de la phrase. Un tel alignement est nécessaire, par exemple, pour entraîner des systèmes de traduction statistique. L'approche standard pour réaliser cette tâche implique l'estimation successive de plusieurs modèles probabilistes de complexité croissante et l'utilisation d'heuristiques qui permettent d'aligner des mots isolés, puis, par extension, des groupes de mots. Dans cet article, nous considérons une approche alternative, initialement proposée dans (Lardilleux & Lepage, 2008), qui repose sur un principe beaucoup plus simple, à savoir la comparaison des profils d'occurrences dans des souscorpus obtenus par échantillonnage. Après avoir analysé les forces et faiblesses de cette approche, nous montrons comment améliorer la détection d'unités de traduction longues, et évaluons ces améliorations sur des tâches de traduction automatique.
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Dégage des mots clés dans le texte : Généralisation de l'alignement sous-phrastique par échantillonnage L'alignement sous-phrastique consiste à extraire des traductions d'unités textuelles de grain inférieur à la phrase à partir de textes multilingues parallèles alignés au niveau de la phrase. Un tel alignement est nécessaire, par exemple, pour entraîner des systèmes de traduction statistique. L'approche standard pour réaliser cette tâche implique l'estimation successive de plusieurs modèles probabilistes de complexité croissante et l'utilisation d'heuristiques qui permettent d'aligner des mots isolés, puis, par extension, des groupes de mots. Dans cet article, nous considérons une approche alternative, initialement proposée dans (Lardilleux & Lepage, 2008), qui repose sur un principe beaucoup plus simple, à savoir la comparaison des profils d'occurrences dans des souscorpus obtenus par échantillonnage. Après avoir analysé les forces et faiblesses de cette approche, nous montrons comment améliorer la détection d'unités de traduction longues, et évaluons ces améliorations sur des tâches de traduction automatique.
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Dégagez des mots clés dans le texte : Généralisation de l'alignement sous-phrastique par échantillonnage L'alignement sous-phrastique consiste à extraire des traductions d'unités textuelles de grain inférieur à la phrase à partir de textes multilingues parallèles alignés au niveau de la phrase. Un tel alignement est nécessaire, par exemple, pour entraîner des systèmes de traduction statistique. L'approche standard pour réaliser cette tâche implique l'estimation successive de plusieurs modèles probabilistes de complexité croissante et l'utilisation d'heuristiques qui permettent d'aligner des mots isolés, puis, par extension, des groupes de mots. Dans cet article, nous considérons une approche alternative, initialement proposée dans (Lardilleux & Lepage, 2008), qui repose sur un principe beaucoup plus simple, à savoir la comparaison des profils d'occurrences dans des souscorpus obtenus par échantillonnage. Après avoir analysé les forces et faiblesses de cette approche, nous montrons comment améliorer la détection d'unités de traduction longues, et évaluons ces améliorations sur des tâches de traduction automatique.
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Générer des mots clés issus du texte suivant : Généralisation de l'alignement sous-phrastique par échantillonnage L'alignement sous-phrastique consiste à extraire des traductions d'unités textuelles de grain inférieur à la phrase à partir de textes multilingues parallèles alignés au niveau de la phrase. Un tel alignement est nécessaire, par exemple, pour entraîner des systèmes de traduction statistique. L'approche standard pour réaliser cette tâche implique l'estimation successive de plusieurs modèles probabilistes de complexité croissante et l'utilisation d'heuristiques qui permettent d'aligner des mots isolés, puis, par extension, des groupes de mots. Dans cet article, nous considérons une approche alternative, initialement proposée dans (Lardilleux & Lepage, 2008), qui repose sur un principe beaucoup plus simple, à savoir la comparaison des profils d'occurrences dans des souscorpus obtenus par échantillonnage. Après avoir analysé les forces et faiblesses de cette approche, nous montrons comment améliorer la détection d'unités de traduction longues, et évaluons ces améliorations sur des tâches de traduction automatique.
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Génère des mots clés issus du texte suivant : Généralisation de l'alignement sous-phrastique par échantillonnage L'alignement sous-phrastique consiste à extraire des traductions d'unités textuelles de grain inférieur à la phrase à partir de textes multilingues parallèles alignés au niveau de la phrase. Un tel alignement est nécessaire, par exemple, pour entraîner des systèmes de traduction statistique. L'approche standard pour réaliser cette tâche implique l'estimation successive de plusieurs modèles probabilistes de complexité croissante et l'utilisation d'heuristiques qui permettent d'aligner des mots isolés, puis, par extension, des groupes de mots. Dans cet article, nous considérons une approche alternative, initialement proposée dans (Lardilleux & Lepage, 2008), qui repose sur un principe beaucoup plus simple, à savoir la comparaison des profils d'occurrences dans des souscorpus obtenus par échantillonnage. Après avoir analysé les forces et faiblesses de cette approche, nous montrons comment améliorer la détection d'unités de traduction longues, et évaluons ces améliorations sur des tâches de traduction automatique.
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