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        <title>Normalisation automatique du vocabulaire source pour traduire depuis une langue à morphologie riche (Learning Morphological Normalization for Translation from Morphologically Rich Languages)</title>
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        <dateIssued>2017-06</dateIssued>
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            <title>Actes des 24ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 - Articles longs</title>
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    <abstract>Lorsqu‘ils sont traduits depuis une langue à morphologie riche vers l‘anglais, les mots-formes sources contiennent des marques d‘informations grammaticales pouvant être jugées redondantes par rapport à l‘anglais, causant une variabilité formelle qui nuit à l‘estimation des modèles probabilistes. Un moyen bien documenté pour atténuer ce problème consiste à supprimer l‘information non pertinente de la source en la normalisant. Ce pré-traitement est généralement effectué de manière déterministe, à l‘aide de règles produites manuellement. Une telle normalisation est, par essence, sous-optimale et doit être adaptée pour chaque paire de langues. Nous présentons, dans cet article, une méthode simple pour rechercher automatiquement une normalisation optimale de la morphologie source par rapport à la langue cible et montrons que celle-ci peut améliorer la traduction automatique.</abstract>
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%0 Conference Proceedings
%T Normalisation automatique du vocabulaire source pour traduire depuis une langue à morphologie riche (Learning Morphological Normalization for Translation from Morphologically Rich Languages)
%A Burlot, Franck
%A Yvon, François
%Y Eshkol-Taravella, Iris
%Y Antoine, Jean-Yves
%S Actes des 24ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 - Articles longs
%D 2017
%8 June
%I ATALA
%C Orléans, France
%G fra
%F burlot-yvon-2017-normalisation
%X Lorsqu‘ils sont traduits depuis une langue à morphologie riche vers l‘anglais, les mots-formes sources contiennent des marques d‘informations grammaticales pouvant être jugées redondantes par rapport à l‘anglais, causant une variabilité formelle qui nuit à l‘estimation des modèles probabilistes. Un moyen bien documenté pour atténuer ce problème consiste à supprimer l‘information non pertinente de la source en la normalisant. Ce pré-traitement est généralement effectué de manière déterministe, à l‘aide de règles produites manuellement. Une telle normalisation est, par essence, sous-optimale et doit être adaptée pour chaque paire de langues. Nous présentons, dans cet article, une méthode simple pour rechercher automatiquement une normalisation optimale de la morphologie source par rapport à la langue cible et montrons que celle-ci peut améliorer la traduction automatique.
%U https://aclanthology.org/2017.jeptalnrecital-long.2/
%P 16-31

Markdown (Informal)

[Normalisation automatique du vocabulaire source pour traduire depuis une langue à morphologie riche (Learning Morphological Normalization for Translation from Morphologically Rich Languages)](https://aclanthology.org/2017.jeptalnrecital-long.2/) (Burlot & Yvon, JEP/TALN/RECITAL 2017)

• Normalisation automatique du vocabulaire source pour traduire depuis une langue à morphologie riche (Learning Morphological Normalization for Translation from Morphologically Rich Languages) (Burlot & Yvon, JEP/TALN/RECITAL 2017)

ACL

• Franck Burlot and François Yvon. 2017. Normalisation automatique du vocabulaire source pour traduire depuis une langue à morphologie riche (Learning Morphological Normalization for Translation from Morphologically Rich Languages). In Actes des 24ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 - Articles longs, pages 16–31, Orléans, France. ATALA.