Réseaux de neurones pour la résolution d’analogies entre phrases en traduction automatique par l’exemple (Neural networks for the resolution of analogies between sentences in EBMT ) (2020)

Abstract: Cet article propose un modèle de réseau de neurones pour la résolution d’équations analogiques au niveau sémantique et entre phrases dans le cadre de la traduction automatique par l’exemple. Son originalité réside dans le fait qu’il fusionne les deux approches, directe et indirecte, de la traduction par l’exemple.

## introduction 1.approche directe en traduction par l'exemple dans l'approche directe de traduction automatique par l'exemple @xcite , étant donnée une phrase à traduire et un couple constitué d'une phrase exemple et de sa traduction, les similarités et les différences entre la phrase à traduire et la phrase exemple sont identifiées, puis transférées en langue cible en se fondant sur des connaissances symboliques ou autres. formellement, soit une phrase d dans une langue source l à traduire dans une langue cible l , l'approche directe consiste à chercher un couple de phrases (a, a ) dans un bi-corpus donné afin de produire une phrase d , proposée comme traduction candidate, qui soit solution de l'équation analogique bilingue a : a :: d : d (voir figure 1 ). figure 1 -approche directe en traduction automatique par analogie. une phrase en langue source correspond à une phrase en langue cible. de la même manière, à quelle phrase en langue cible correspond une nouvelle phrase en langue source ? figure 2 -approche indirecte en traduction automatique par analogie. une phrase en langue source (en haut à droite) est en relation d'analogie avec trois autres phrases en langue source (en haut). la traduction en langue cible de ces trois phrases étant connue (en bas), quelle est la phrase en langue cible en relation d'analogie avec elles, que l'on peut supposer traduction de la première phrase ?