La Traduction automatique statistique dans un contexte multimodal

par Haithem Afli

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Holger Schwenk et de Loïc Barrault.

Soutenue le 07-07-2014

à Le Mans , dans le cadre de École doctorale Sciences et technologies de l'information et mathématiques (Nantes) , en partenariat avec Laboratoire d'Informatique de l'Université du Maine / LIUM (laboratoire) .

Le jury était composé de Holger Schwenk, Loïc Barrault.


  • Résumé

    Les performances des systèmes de traduction automatique statistique dépendent de la disponibilité de textes parallèles bilingues, appelés aussi bitextes. Cependant, les textes parallèles librement disponibles sont aussi des ressources rares : la taille est souvent limitée, la couverture linguistique insuffisante ou le domaine des textes n’est pas approprié. Il y a relativement peu de paires de langues pour lesquelles des corpus parallèles de tailles raisonnables sont disponibles pour certains domaines. L’une des façons pour pallier au manque de données parallèles est d’exploiter les corpus comparables qui sont plus abondants. Les travaux précédents dans ce domaine n’ont été appliqués que pour la modalité texte. La question que nous nous sommes posée durant cette thèse est de savoir si un corpus comparable multimodal permet d’apporter des solutions au manque de données parallèles dans le domaine de la traduction automatique.Dans cette thèse, nous avons étudié comment utiliser des ressources provenant de différentes modalités (texte ou parole) pour le développement d’un système de traduction automatique statistique. Une première partie des contributions consisteà proposer une technique pour l’extraction des données parallèles à partir d’un corpus comparable multimodal (audio et texte). Les enregistrements sont transcrits avec un système de reconnaissance automatique de la parole et traduits avec unsystème de traduction automatique. Ces traductions sont ensuite utilisées comme requêtes d’un système de recherche d’information pour sélectionner des phrases parallèles sans erreur et générer un bitexte. Dans la deuxième partie des contributions, nous visons l’amélioration de notre méthode en exploitant les entités sous-phrastiques créant ainsi une extension à notre système en vue de générer des segments parallèles. Nous améliorons aussi le module de filtrage. Enfin, nous présentons plusieurs manières d’aborder l’adaptation des systèmes de traduction avec les données extraites.Nos expériences ont été menées sur les données des sites web TED et Euronews qui montrent la faisabilité de nos approches.

  • Titre traduit

    Statistical machine translation in a multimodal context


  • Résumé

    The performance of Statistical Machine Translation Systems statistics depends on the availability of bilingual parallel texts, also known as bitexts. However, freely available parallel texts are also a sparse resource : the size is often limited, languistic coverage insufficient or the domain of texts is not appropriate. There are relatively few pairs of languages for which parallel corpora sizes are available for some domains. One way to overcome the lack of parallel data is to exploit comparable corpus that are more abundant. Previous work in this area have been applied for the text modality. The question we asked in this thesis is : can comparable multimodal corpus allows us to make solutions to the lack of parallel data in machine translation? In this thesis, we studied how to use resources from different modalities (text or speech) for the development of a Statistical machine translation System. The first part of the contributions is to provide a method for extracting parallel data from a comparable multimodal corpus (text and audio). The audio data are transcribed with an automatic speech recognition system and translated with a machine translation system. These translations are then used as queries to select parallel sentences and generate a bitext. In the second part of the contribution, we aim to improve our method to exploit the sub-sentential entities creating an extension of our system to generate parallel segments. We also improve the filtering module. Finally, we présent several approaches to adapt translation systems with the extracted data. Our experiments were conducted on data from the TED and Euronews web sites which show the feasibility of our approaches.


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