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DeepL et Google Translate face à l'ambiguïté phraséologique
In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03583995 ; 2022 (2022)
Abstract: Malgré les progrès de la traduction automatique neuronale, l'intelligence artificielle ne permet toujours pas à la machine de comprendre pour déjouer tous les pièges de la traduction, notamment ceux de l'ambiguïté lexicale, phraséologique, syntaxique et sémantique (Koehn 2020). Deux structures portugaises moyennement figées présentent les caractéristiques des « unités de construction préformées » (UCP) décrites par Schmale (2013). Elles relèvent donc de la phraséologie au sens large et doivent être traduites en bloc. Les principaux défis de traduction en bloc que lancent ces UCP binaires à la machine résultent, d'une part, de variables simples ou complexes, et, d'autre part, des propriétés syntaxiques de scission et d'inversion des éléments sur l'axe syntagmatique. Un échantillon de 168 occurrences de ces UCP en contexte phrastique a été prélevé sur un corpus journalistique portugais. Cet échantillon a été traduit en français par DeepL et Google Translate en 2019 et en 2021. Les traductions automatiques brutes ont été confrontées à un modèle de biotraduction établi à partir de corpus parallèles ou alignés portugais-français et analysées en fonction de deux critères généraux (non-littéralité et acceptabilité) et de quelques défis spécifiques à chaque UCP. Cette analyse permet d'évaluer l'évolution de ces deux systèmes de traduction automatique face à l'ambiguïté phraséologique et d'en tirer des conclusions quant à la possibilité d'extinction de la biotraduction et aux implications de ces outils performants sur la formation des futurs prestataires de services linguistiques. Mots-clefs traduction automatique neuronale ; post-édition ; levée d'ambiguïté ; unité de construction préformée ; portugais ; français
Keyword: [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]; [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering; [SHS.LANGUE]Humanities and Social Sciences/Linguistics; ACM: I.: Computing Methodologies/I.2: ARTIFICIAL INTELLIGENCE/I.2.7: Natural Language Processing/I.2.7.4: Machine translation
URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03583995/file/Robotrad_Bacquelaine_V1.pdf
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03583995
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03583995/document
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Islands and Bridges of Language: Bio-Inspired Structural Analysis of Language Embedding Data
Zhou, Hongwei. - : eScholarship, University of California, 2022
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VEREINDEUTIGUNG ZUR KLASSIFIZIERUNG LEXIKALISCHER OBJEKTE ; DISAMBIGUATION FOR THE CLASSIFICATION OF LEXICAL ITEMS ; DÉSAMBÏGUISATION POUR LA CLASSIFICATION DE LEXÈMES
In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03598242 ; France, Patent n° : EP3937059A1. 2022 (2022)
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Computational models of disfluencies : fillers and discourse markers in spoken language understanding ; Modèles computationnels des disfluences dans le traitement de la parole
Dinkar, Tanvi. - : HAL CCSD, 2022
In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-03653211 ; Computer science. Institut Polytechnique de Paris, 2022. English. ⟨NNT : 2022IPPAT001⟩ (2022)
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An Ontology based Smart Management of Linguistic Knowledge
In: EISSN: 2416-5999 ; Journal of Data Mining and Digital Humanities ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03618012 ; Journal of Data Mining and Digital Humanities, Episciences.org, In press (2022)
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PROTECT: A Pipeline for Propaganda Detection and Classification
In: CLiC-it 2021- Italian Conference on Computational Linguistics ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03417019 ; CLiC-it 2021- Italian Conference on Computational Linguistics, Jan 2022, Milan, Italy (2022)
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Le modèle Transformer: un « couteau suisse » pour le traitement automatique des langues
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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Sentence Processing in Traumatic Brain Injury (Key-DeLyria, 2016) ...
Key-DeLyria, Sarah E.. - : ASHA journals, 2022
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Sentence Processing in Traumatic Brain Injury (Key-DeLyria, 2016) ...
Key-DeLyria, Sarah E.. - : ASHA journals, 2022
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Sentence Comprehension Deficits of Specific Language Impairment (Montgomery et al., 2016) ...
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Writing Products in LLD (Koutsoftas, 2016) ...
Koutsoftas, Anthony D.. - : ASHA journals, 2022
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Sentence Comprehension Deficits of Specific Language Impairment (Montgomery et al., 2016) ...
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Writing Products in LLD (Koutsoftas, 2016) ...
Koutsoftas, Anthony D.. - : ASHA journals, 2022
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Language Skills of Youth Offenders (Lount et al., 2017) ...
Lount, Sarah A.; Purdy, Suzanne C.; Hand, Linda. - : ASHA journals, 2022
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Language Skills of Youth Offenders (Lount et al., 2017) ...
Lount, Sarah A.; Purdy, Suzanne C.; Hand, Linda. - : ASHA journals, 2022
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Structured, flexible, and robust: comparing linguistic plans and explanations generated by humans and large language models ...
Wei, Megan. - : Open Science Framework, 2022
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Unsupervised quantification of entity consistency between photos and text in real-world news ...
Müller-Budack, Eric. - : Hannover : Institutionelles Repositorium der Leibniz Universität Hannover, 2022
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Vikidia En/Fr bilingual dataset for Automatic Readability Assessment ...
Lee, Justin; Vajjala, Sowmya. - : Zenodo, 2022
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Vikidia En/Fr bilingual dataset for Automatic Readability Assessment ...
Lee, Justin; Vajjala, Sowmya. - : Zenodo, 2022
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Eine agentenbasierte Architektur für Programmierung mit gesprochener Sprache ...
Weigelt, Sebastian. - : KIT Scientific Publishing, 2022
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