| Téléchargement | - Voir le manuscrit accepté : Semi-supervised model adaptation for statistical machine translation (PDF, 604 Kio)
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| Auteur | Rechercher : Ueffing, Nicola; Rechercher : Haffari, G.; Rechercher : Sarkar, A. |
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| Format | Texte, Article |
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| Sujet | statistical machine translation; self-training; semi-supervised learning; domain adaptation; traduction automatique statistique; auto-apprentissage; apprentissage semi-supervisé; adaptation au domaine; adaptation de modèle |
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| Résumé | Les systèmes de traduction statistiques sont habituellement « entraînés » au moyen de grandes quantités de texte bilingue (que les systèmes utilisent pour apprendre un modèle de traduction). Dans cet article, nous examinons l'utilisation de méthodes d'adaptation de modèle semi-supervisée visant l'utilisation efficace de données monolingues dans la langue source afin d'améliorer la qualité de la traduction. Nous proposons plusieurs algorithmes ayant cet objectif et nous présentons les forces et les faiblesses de chacun d'entre eux. Nous présentons aussi des évaluations expérimentales détaillées obtenues à partir du jeu de données français-anglais EuroParl et de la piste de données de grande taille du couple chinois-anglais du NIST. Nous montrons avec ces deux tâches qu'il y a eu une amélioration importante de la qualité de la traduction. |
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| Date de publication | 2008 |
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| Langue | anglais |
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| Numéro du CNRC | NRCC 50408 |
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| Numéro NPARC | 5765611 |
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| Exporter la notice | Exporter en format RIS |
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| Identificateur de l’enregistrement | 39812cd2-dbe9-4352-9b66-0f484e259af0 |
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| Enregistrement créé | 2009-03-29 |
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| Enregistrement modifié | 2020-04-15 |
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