Traduction automatique statistique et adaptation à un domaine spécialisé

par Raphaël Rubino

Thèse de doctorat en Informatique

Soutenue le 30-11-2011

à Avignon , dans le cadre de École doctorale 536 « Sciences et agrosciences » (Avignon) , en partenariat avec Laboratoire Informatique d'Avignon (laboratoire) .

Le président du jury était Laurent Besacier.

Le jury était composé de Jean Senellart.

Les rapporteurs étaient Kamel Smaïli, Hervé Blanchon.


  • Résumé

    Nous avons observé depuis plusieurs années l’émergence des approches statistiques pour la traduction automatique. Cependant, l’efficacité des modèles construits est soumise aux variabilités inhérentes au langage naturel. Des études ont montré la présence de vocabulaires spécifique et général composant les corpus de textes de domaines spécialisés. Cette particularité peut être prise en charge par des ressources terminologiques comme les lexiques bilingues.Toutefois, nous pensons que si le vocabulaire est différent entre des textes spécialisés ou génériques, le contenu sémantique et la structure syntaxique peuvent aussi varier. Dans nos travaux,nous considérons la tâche d’adaptation aux domaines spécialisés pour la traduction automatique statistique selon deux axes majeurs : l’acquisition de lexiques bilingues et l’édition a posteriori de traductions issues de systèmes automatiques. Nous évaluons l’efficacité des approches proposées dans un contexte spécialisé : le domaine médical. Nos résultats sont comparés aux travaux précédents concernant cette tâche. De manière générale, la qualité des traductions issues de systèmes automatiques pour le domaine médical est améliorée par nos propositions. Des évaluations en oracle tendent à montrer qu’il existe une marge de progression importante

  • Titre traduit

    Domain Adaptation for Statistical Machine Translation


  • Résumé

    These last years have seen the development of statistical approaches for machine translation. Nevertheless, the intrinsic variations of the natural language act upon the quality of statistical models. Studies have shown that in-domain corpora containwords that can occur in out-of-domain corpora (common words), but also contain domain specific words. This particularity can be handled by terminological resources like bilingual lexicons. However, if the vocabulary differs between out and in-domain data, the syntactic and semantic content may also vary. In our work, we consider the task of domain adaptation for statistical machine translation through two majoraxes : bilingual lexicon acquisition and post-edition of machine translation outputs.We evaluate our approaches on the medical domain. The quality of automatic translations in the medical domain are improved and the results are compared to other works in this field. Oracle evaluations tend to show that further gains are still possible


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