@inproceedings{ngoc-diep-etal-2010-apprentissage,
title = "Apprentissage non supervis{\'e} pour la traduction automatique : application {\`a} un couple de langues peu dot{\'e}",
author = "Ngoc Diep, Thi and
Besacier, Laurent and
Castelli, Eric",
editor = "Langlais, Philippe and
Gagnon, Michel",
booktitle = "Actes de la 17e conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs",
month = jul,
year = "2010",
address = "Montr{\'e}al, Canada",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2010.jeptalnrecital-long.28",
pages = "272--281",
abstract = "Cet article pr{\'e}sente une m{\'e}thode non-supervis{\'e}e pour extraire des paires de phrases parall{\`e}les {\`a} partir d{'}un corpus comparable. Un syst{\`e}me de traduction automatique est utilis{\'e} pour exploiter le corpus comparable et d{\'e}tecter les paires de phrases parall{\`e}les. Un processus it{\'e}ratif est ex{\'e}cut{\'e} non seulement pour augmenter le nombre de paires de phrases parall{\`e}les extraites, mais aussi pour am{\'e}liorer la qualit{\'e} globale du syst{\`e}me de traduction. Une comparaison avec une m{\'e}thode semi-supervis{\'e}e est pr{\'e}sent{\'e}e {\'e}galement. Les exp{\'e}riences montrent que la m{\'e}thode non-supervis{\'e}e peut {\^e}tre r{\'e}ellement appliqu{\'e}e dans le cas o{\`u} on manque de donn{\'e}es parall{\`e}les. Bien que les exp{\'e}riences pr{\'e}liminaires soient men{\'e}es sur la traduction fran{\c{c}}ais-anglais, cette m{\'e}thode non-supervis{\'e}e est {\'e}galement appliqu{\'e}e avec succ{\`e}s {\`a} un couple de langues peu dot{\'e} : vietnamien-fran{\c{c}}ais.",
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<title>Apprentissage non supervisé pour la traduction automatique : application à un couple de langues peu doté</title>
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<title>Actes de la 17e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs</title>
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<abstract>Cet article présente une méthode non-supervisée pour extraire des paires de phrases parallèles à partir d’un corpus comparable. Un système de traduction automatique est utilisé pour exploiter le corpus comparable et détecter les paires de phrases parallèles. Un processus itératif est exécuté non seulement pour augmenter le nombre de paires de phrases parallèles extraites, mais aussi pour améliorer la qualité globale du système de traduction. Une comparaison avec une méthode semi-supervisée est présentée également. Les expériences montrent que la méthode non-supervisée peut être réellement appliquée dans le cas où on manque de données parallèles. Bien que les expériences préliminaires soient menées sur la traduction français-anglais, cette méthode non-supervisée est également appliquée avec succès à un couple de langues peu doté : vietnamien-français.</abstract>
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%X Cet article présente une méthode non-supervisée pour extraire des paires de phrases parallèles à partir d’un corpus comparable. Un système de traduction automatique est utilisé pour exploiter le corpus comparable et détecter les paires de phrases parallèles. Un processus itératif est exécuté non seulement pour augmenter le nombre de paires de phrases parallèles extraites, mais aussi pour améliorer la qualité globale du système de traduction. Une comparaison avec une méthode semi-supervisée est présentée également. Les expériences montrent que la méthode non-supervisée peut être réellement appliquée dans le cas où on manque de données parallèles. Bien que les expériences préliminaires soient menées sur la traduction français-anglais, cette méthode non-supervisée est également appliquée avec succès à un couple de langues peu doté : vietnamien-français.
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Markdown (Informal)
[Apprentissage non supervisé pour la traduction automatique : application à un couple de langues peu doté](https://aclanthology.org/2010.jeptalnrecital-long.28) (Ngoc Diep et al., JEP/TALN/RECITAL 2010)
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