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European Language Equality - Report on the French Language
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03637776 ; [Research Report] CNRS - LISN. 2022 (2022)
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Le modèle Transformer: un « couteau suisse » pour le traitement automatique des langues
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In: Techniques de l'Ingenieur ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03619077 ; Techniques de l'Ingenieur, Techniques de l'ingénieur, 2022, ⟨10.51257/a-v1-in195⟩ ; https://www.techniques-ingenieur.fr/base-documentaire/innovation-th10/innovations-en-electronique-et-tic-42257210/transformer-des-reseaux-de-neurones-pour-le-traitement-automatique-des-langues-in195/ (2022)
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Optimizing Word Alignments with Better Subword Tokenization
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In: The 18th biennial conference of the International Association of Machine Translation ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03322842 ; The 18th biennial conference of the International Association of Machine Translation, Aug 2021, Miami (virtual), United States (2021)
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Gender Bias in Neural Translation: a preliminary study ; Biais de genre dans un système de traduction automatique neuronale : une étude préliminaire
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In: Actes de la 28e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conférence principale ; Traitement Automatique des Langues Naturelles ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03265895 ; Traitement Automatique des Langues Naturelles, 2021, Lille, France. pp.11-25 ; https://talnrecital2021.inria.fr/ (2021)
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Screening Gender Transfer in Neural Machine Translation
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In: Proceedings of the Fourth BlackboxNLP Workshop on Analyzing and Interpreting Neural Networks for NLP, ; Fourth BlackboxNLP Workshop on Analyzing and Interpreting Neural Networks for NLP ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03424174 ; Fourth BlackboxNLP Workshop on Analyzing and Interpreting Neural Networks for NLP, Association for computational linguistics, Nov 2021, Punta Cana, Dominica ; https://blackboxnlp.github.io/ (2021)
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Graph Algorithms for Multiparallel Word Alignment
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In: Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing ; The 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03424044 ; The 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Association for Computational Linguistics, Nov 2021, Punta Cana, Dominica ; https://2021.emnlp.org/ (2021)
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Can You Traducir This? Machine Translation for Code-Switched Input
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In: Workshop on Computational Approaches to Linguistic Code Switching ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03218889 ; Workshop on Computational Approaches to Linguistic Code Switching, Association for Computational Linguistics, Jun 2021, Online, United States (2021)
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One Source, Two Targets: Challenges and Rewards of Dual Decoding
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In: Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03345478 ; Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Nov 2021, Online and Punta Cana, Dominican Republic ; https://2021.emnlp.org/ (2021)
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LISN @ WMT 2021
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In: Proceedings of the Sixth Conference on Machine Translation (WMT), ; 6th Conference on Statistical Machine Translation ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03430610 ; 6th Conference on Statistical Machine Translation, Association for Computational Linguistics, Nov 2021, Punta Cuna, Dominica ; http://statmt.org/wmt21/program.html (2021)
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Segmentation en mots faiblement supervisée pour la documentation automatique des langues
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03477475 ; 2021 (2021)
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Revisiting Multi-Domain Machine Translation
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In: EISSN: 2307-387X ; Transactions of the Association for Computational Linguistics ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03159744 ; Transactions of the Association for Computational Linguistics, The MIT Press, 2021, 9, pp.17-35. ⟨10.1162/tacl_a_00351⟩ (2021)
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Revisiting Multi-Domain Machine Translation
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In: EISSN: 2307-387X ; Transactions of the Association for Computational Linguistics ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03159743 ; Transactions of the Association for Computational Linguistics, The MIT Press, 2021, 9, pp.17-35 (2021)
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Can You Traducir This? Machine Translation for Code-Switched Input ...
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One Source, Two Targets: Challenges and Rewards of Dual Decoding ...
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Generative latent neural models for automatic word alignment
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In: Association for Machine Translation in the Americas ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02949042 ; Association for Machine Translation in the Americas, Oct 2020, Miami, Florida, United States. pp.64-77 ; https://amtaweb.org/amta-2020-conference-program-and-registration-are-available/ (2020)
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Using lexical and terminological resources in neural machine translation ; Utilisation de ressources lexicales et terminologiques en traduction neuronale
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02895535 ; [Rapport de recherche] 2020-001, LIMSI-CNRS. 2020, 56 p (2020)
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Abstract:
Neural machine translation (MT) has led to a clear improvement in translation quality, increasing the usability of the automatically translated texts in a variety of contexts. This technology is based on the use of black-box algorithms, which makes it difficult to control the translation process. In particular, while the previous generation of (statistical) translation models were easily completed with dictionary or terminological resources, the hybridization of neural MT with dictionary or rule-based methods is much more challenging. This is sometimes experienced as a step backwards, especially in computer-assisted translation (CAT) or post-editing (PE) contexts, or in contexts or domains for which parallel data is scarce. In this report, we develop a critical review of recent attempts to integrate bilingual lexicons into neural MT, and find that most of them can be interpreted as ways to adapt older methods to the neural MT framework. We also discuss various avenues that remain to be explored to make this hybridization of MT more predictable and transparent. ; La traduction automatique (TA) neuronale a conduit à une amélioration perceptible de la qualité de traduction et de l'utilisabilité des textes ainsi produits dans un nombre varié de contextes. Cette technologie repose sur l'exploitation d'algorithmes qui fonctionnent en boite noire, ce qui rend difficile le contrôle fin du processus de traduction. En particulier, alors que la génération antérieure de modèles de traduction (statistique) permettait assez directement d'injecter des ressources dictionnairiques ou terminologiques, l'hybridation de la TA neuronale par des méthodes à base de dictionnaires ou de règles s'avère plus délicate. Ceci est parfois vécu comme une régression, en particulier dans des contextes de traduction assistée par ordinateur (TAO) ou de post-édition (PE), ou encore dans les contextes ou domaines pour lesquels il existe peu de données parallèles. Dans ce rapport, nous proposons une revue critique des tentatives récentes pour intégrer des lexiques bilingues en TA neuronales, pour constater que la plupart peuvent s'interpréter comme des essais pour adapter au cadre de la TA neuronale des méthodes anciennes. Nous discutons également diverses pistes qui restent à explorer pour rendre cette hybridation de la TA plus prédictible et plus transparente.
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Keyword:
[INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]; [INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing; Neural machine translation; Ressources terminologiques; Terminological resources; Traduction automatique neuronale
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URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02895535
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02895535v4/document
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02895535v4/file/d2-1.pdf
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