DE eng

Search in the Catalogues and Directories

Page: 1 2 3 4 5...90
Hits 1 – 20 of 1.782

1
Question-Based Explainability in Abstract Argumentation
In: https://hal-univ-tlse3.archives-ouvertes.fr/hal-03647896 ; [Research Report] IRIT/RR--2022--01--FR, IRIT : Institut de Recherche en Informatique de Toulouse, France. 2022, pp.1-64 (2022)
BASE
Show details
2
Meta-Analysis of the Functional Neuroimaging Literature with Probabilistic Logic Programming
In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03590714 ; 2022 (2022)
BASE
Show details
3
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
BASE
Hide details
4
The contextual logic
In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03195162 ; 2022 (2022)
BASE
Show details
5
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)
BASE
Show details
6
Cross-Situational Learning Towards Robot Grounding
In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03628290 ; 2022 (2022)
BASE
Show details
7
Cross-Situational Learning Towards Robot Grounding
In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03628290 ; 2022 (2022)
BASE
Show details
8
Word Sense Induction with Attentive Context Clustering
In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03586559 ; 2022 (2022)
BASE
Show details
9
Word Sense Induction with Attentive Context Clustering
In: https://hal.inria.fr/hal-03586559 ; 2022 (2022)
BASE
Show details
10
Word Sense Induction with Attentive Context Clustering
In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03586559 ; 2022 (2022)
BASE
Show details
11
Can machines learn to see without visual databases?
In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03526569 ; 2022 (2022)
BASE
Show details
12
Quality Assurance of Generative Dialog Models in an Evolving Conversational Agent Used for Swedish Language Practice ...
BASE
Show details
13
A Neural Pairwise Ranking Model for Readability Assessment ...
Lee, Justin; Vajjala, Sowmya. - : arXiv, 2022
BASE
Show details
14
Dvoice : An open source dataset for Automatic Speech Recognition on African Languages and Dialects ...
BASE
Show details
15
Dvoice : An open source dataset for Automatic Speech Recognition on African Languages and Dialects ...
BASE
Show details
16
Modeling Intensification for Sign Language Generation: A Computational Approach ...
BASE
Show details
17
pNLP-Mixer: an Efficient all-MLP Architecture for Language ...
BASE
Show details
18
Listening to Affected Communities to Define Extreme Speech: Dataset and Experiments ...
BASE
Show details
19
Focus on the Target's Vocabulary: Masked Label Smoothing for Machine Translation ...
Chen, Liang; Xu, Runxin; Chang, Baobao. - : arXiv, 2022
BASE
Show details
20
Sememe Prediction for BabelNet Synsets using Multilingual and Multimodal Information ...
BASE
Show details

Page: 1 2 3 4 5...90

Catalogues
0
0
0
0
0
0
0
Bibliographies
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Linked Open Data catalogues
0
Online resources
0
0
0
0
Open access documents
1.782
0
0
0
0
© 2013 - 2024 Lin|gu|is|tik | Imprint | Privacy Policy | Datenschutzeinstellungen ändern