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A Reception Study of Machine-Translated Easy Language Text by Individuals with Reading Difficulties
In: 3rd International Conference on Translation, Interpreting and Cognition (ICTIC3) (2021) (2021)
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Suitability of Neural Machine Translation for Producing Linguistically Accessible Text: Exploring the Effects of Pre-Editing on Easy-to-Read Administrative Documents
Kaplan, Abigail. - : Université de Genève, 2021
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Rethinking Data Augmentation for Low-Resource Neural Machine Translation: A Multi-Task Learning Approach
Sánchez-Cartagena, Víctor M.; Sánchez-Martínez, Felipe; Pérez-Ortiz, Juan Antonio. - : Association for Computational Linguistics, 2021
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Transformer-based NMT : modeling, training and implementation
Xu, Hongfei. - : Saarländische Universitäts- und Landesbibliothek, 2021
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Comparing Encoder-Decoder Architectures for Neural Machine Translation: A Challenge Set Approach
Doan, Coraline. - : Université d'Ottawa / University of Ottawa, 2021
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Cadlaws - An Enlgish-French parallel corpus of legally equivalent documents
Solé-Mauri, Francina; Sánchez-Gijón, Pilar; Oliver González, Antoni. - : Mutatis Mutandis. Revista Latinoamericana de Traducción, 2021
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A study on the impact of neural architectures for Unsupervised Machine Translation
Sanz Rodríguez, Aitana. - : Universitat Politècnica de València, 2021
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On The Use of Monolingual Corpus for Training Neural Machine Translation Systems ; Uso de corpus monolíngües para el entrenamiento de traductores neuronales
Castellanos Pellecer, Mónica Lorena. - : Universitat Politècnica de València, 2021
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Cadlaws – An English–French Parallel Corpus of Legally Equivalent Documents
In: Mutatis Mutandis: Revista Latinoamericana de Traducción, ISSN 2011-799X, Vol. 14, Nº. 2, 2021 (Ejemplar dedicado a: Nuevas perspectivas de investigación en la traducción especializada en lenguas románicas: aspectos comparativos, léxicos, fraseológicos, discursivos y didácticos), pags. 494-508 (2021)
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Traducción multilingüe neuronal
Cuevas Muñoz, Jorge Alejandro. - : Universitat Politècnica de València, 2021
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Limitations and challenges of unsupervised cross-lingual pre-training
Quesada Zaragoza, Martín. - : Universitat Politècnica de València, 2021
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Modelling source- and target-language syntactic Information as conditional context in interactive neural machine translation
In: Gupta, Kamal Kumar, Haque, Rejwanul orcid:0000-0003-1680-0099 , Ekbal, Asif, Bhattacharyya, Pushpak and Way, Andy orcid:0000-0001-5736-5930 (2020) Modelling source- and target-language syntactic Information as conditional context in interactive neural machine translation. In: Proceedings of the 22nd Annual Conference of the European Association for Machine Translation, 2-6 Nov 2020, Lisboa, Portugal. (2020)
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Rapid development of competitive translation engines for access to multilingual COVID-19 information
In: Way, Andy orcid:0000-0001-5736-5930 , Haque, Rejwanul orcid:0000-0003-1680-0099 , Xie, Guodong, Gaspari, Federico orcid:0000-0003-3808-8418 , Popović, Maja orcid:0000-0001-8234-8745 and Poncelas, Alberto orcid:0000-0002-5089-1687 (2020) Rapid development of competitive translation engines for access to multilingual COVID-19 information. Informatics . ISSN 2227-9709 (2020)
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Investigating query expansion and coreference resolution in question answering on BERT
In: Bhattacharjee, Santanu, Haque, Rejwanul orcid:0000-0003-1680-0099 , Maillette de Buy Wenniger, Gideon and Way, Andy orcid:0000-0001-5736-5930 (2020) Investigating query expansion and coreference resolution in question answering on BERT. In: 25th International Conference on Natural Language & Information Systems (NLDB 2020)), 24 - 26 June 2020, Saarbrücken, Germany (Online). ISBN 978-3-030-51309-2 (2020)
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A human evaluation of English-Irish statistical and neural machine translation
In: Dowling, Meghan orcid:0000-0003-1637-4923 , Castilho, Sheila orcid:0000-0002-8416-6555 , Moorkens, Joss orcid:0000-0003-4864-5986 , Lynn, Teresa and Way, Andy orcid:0000-0001-5736-5930 (2020) A human evaluation of English-Irish statistical and neural machine translation. In: Proceedings of the 22nd Annual Conference of the European Association for Machine Translation, 6 Nov 2020, Lisbon, Portugal. (2020)
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Approches quantitatives de l'analyse des prédictions en traduction automatique neuronale (TAN)
In: JADT 2020 : 15èmes Journées Internationales d'Analyse statistique des Données Textuelles ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03049589 ; JADT 2020 : 15èmes Journées Internationales d'Analyse statistique des Données Textuelles, Université de Toulouse, Jun 2020, Toulouse, France ; https://jadt2020.sciencesconf.org (2020)
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Using lexical and terminological resources in neural machine translation ; Utilisation de ressources lexicales et terminologiques en traduction neuronale
In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02895535 ; [Rapport de recherche] 2020-001, LIMSI-CNRS. 2020, 56 p (2020)
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.
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
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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Using lexical and terminological resources in neural machine translation ; Utilisation de ressources lexicales et terminologiques en traduction neuronale
In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02895535 ; [Rapport de recherche] 2020-001, LIMSI-CNRS. 2020, 56 p (2020)
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Joint Neural Models of Word Sense Disambiguation and Machine Translation ; Modèles neuronaux joints de désambiguïsation lexicale et de traduction automatique
Vial, Loïc. - : HAL CCSD, 2020
In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03027723 ; Informatique et langage [cs.CL]. Université Grenoble Alpes, 2020. Français (2020)
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Joint Neural Models of Word Sense Disambiguation and Machine Translation ; Modèles neuronaux joints de désambiguïsation lexicale et de traduction automatique
Vial, Loïc. - : HAL CCSD, 2020
In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03033118 ; Intelligence artificielle [cs.AI]. Université Grenoble Alpes [2020-.], 2020. Français. ⟨NNT : 2020GRALM032⟩ (2020)
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