@inproceedings{semmar-etal-2016-etude,
title = "Etude de l{'}impact d{'}un lexique bilingue sp{\'e}cialis{\'e} sur la performance d{'}un moteur de traduction {\`a} base d{'}exemples (Studying the impact of a specialized bilingual lexicon on the performance of an example-based machine translation engine)",
author = "Semmar, Nasredine and
Zennaki, Othman and
Laib, Meriama",
editor = "Danlos, Laurence and
Hamon, Thierry",
booktitle = "Actes de la conf{\'e}rence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 2 : TALN (Articles longs)",
month = "7",
year = "2016",
address = "Paris, France",
publisher = "AFCP - ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2016.jeptalnrecital-long.7",
pages = "84--97",
abstract = "La traduction automatique statistique bien que performante est aujourd{'}hui limit{\'e}e parce qu{'}elle n{\'e}cessite de gros volumes de corpus parall{\`e}les qui n{'}existent pas pour tous les couples de langues et toutes les sp{\'e}cialit{\'e}s et que leur production est lente et co{\^u}teuse. Nous pr{\'e}sentons, dans cet article, un prototype d{'}un moteur de traduction {\`a} base d{'}exemples utilisant la recherche d{'}information interlingue et ne n{\'e}cessitant qu{'}un corpus de textes en langue cible. Plus particuli{\`e}rement, nous proposons d{'}{\'e}tudier l{'}impact d{'}un lexique bilingue de sp{\'e}cialit{\'e} sur la performance de ce prototype. Nous {\'e}valuons ce prototype de traduction et comparons ses r{\'e}sultats {\`a} ceux du syst{\`e}me de traduction statistique Moses en utilisant les corpus parall{\`e}les anglais-fran{\c{c}}ais Europarl (European Parliament Proceedings) et Emea (European Medicines Agency Documents). Les r{\'e}sultats obtenus montrent que le score BLEU du prototype du moteur de traduction {\`a} base d{'}exemples est proche de celui du syst{\`e}me Moses sur des documents issus du corpus Europarl et meilleur sur des documents extraits du corpus Emea.",
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<title>Etude de l’impact d’un lexique bilingue spécialisé sur la performance d’un moteur de traduction à base d’exemples (Studying the impact of a specialized bilingual lexicon on the performance of an example-based machine translation engine)</title>
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<title>Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 2 : TALN (Articles longs)</title>
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<abstract>La traduction automatique statistique bien que performante est aujourd’hui limitée parce qu’elle nécessite de gros volumes de corpus parallèles qui n’existent pas pour tous les couples de langues et toutes les spécialités et que leur production est lente et coûteuse. Nous présentons, dans cet article, un prototype d’un moteur de traduction à base d’exemples utilisant la recherche d’information interlingue et ne nécessitant qu’un corpus de textes en langue cible. Plus particulièrement, nous proposons d’étudier l’impact d’un lexique bilingue de spécialité sur la performance de ce prototype. Nous évaluons ce prototype de traduction et comparons ses résultats à ceux du système de traduction statistique Moses en utilisant les corpus parallèles anglais-français Europarl (European Parliament Proceedings) et Emea (European Medicines Agency Documents). Les résultats obtenus montrent que le score BLEU du prototype du moteur de traduction à base d’exemples est proche de celui du système Moses sur des documents issus du corpus Europarl et meilleur sur des documents extraits du corpus Emea.</abstract>
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%X La traduction automatique statistique bien que performante est aujourd’hui limitée parce qu’elle nécessite de gros volumes de corpus parallèles qui n’existent pas pour tous les couples de langues et toutes les spécialités et que leur production est lente et coûteuse. Nous présentons, dans cet article, un prototype d’un moteur de traduction à base d’exemples utilisant la recherche d’information interlingue et ne nécessitant qu’un corpus de textes en langue cible. Plus particulièrement, nous proposons d’étudier l’impact d’un lexique bilingue de spécialité sur la performance de ce prototype. Nous évaluons ce prototype de traduction et comparons ses résultats à ceux du système de traduction statistique Moses en utilisant les corpus parallèles anglais-français Europarl (European Parliament Proceedings) et Emea (European Medicines Agency Documents). Les résultats obtenus montrent que le score BLEU du prototype du moteur de traduction à base d’exemples est proche de celui du système Moses sur des documents issus du corpus Europarl et meilleur sur des documents extraits du corpus Emea.
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[Etude de l’impact d’un lexique bilingue spécialisé sur la performance d’un moteur de traduction à base d’exemples (Studying the impact of a specialized bilingual lexicon on the performance of an example-based machine translation engine)](https://aclanthology.org/2016.jeptalnrecital-long.7) (Semmar et al., JEP/TALN/RECITAL 2016)
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