@inproceedings{okabe-yvon-2023-production,
title = "Production automatique de gloses interlin{\'e}aires {\`a} travers un mod{\`e}le probabiliste exploitant des alignements",
author = "Okabe, Shu and
Yvon, Fran{\c{c}}ois",
editor = "Servan, Christophe and
Vilnat, Anne",
booktitle = "Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 30e Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 1 : travaux de recherche originaux -- articles longs",
month = "6",
year = "2023",
address = "Paris, France",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2023.jeptalnrecital-long.20/",
pages = "262--274",
language = "fra",
abstract = "La production d`annotations linguistiques ou gloses interlin{\'e}aires explicitant le sens ou la fonction de chaque unit{\'e} rep{\'e}r{\'e}e dans un enregistrement source (ou dans sa transcription) est une {\'e}tape importante du processus de documentation des langues. Ces gloses exigent une tr{\`e}s grande expertise de la langue document{\'e}e et un travail d`annotation fastidieux. Notre {\'e}tude s`int{\'e}resse {\`a} l`automatisation partielle de ce processus. Il s`appuie sur la partition des gloses en deux types : les gloses grammaticales exprimant une fonction grammaticale, les gloses lexicales indiquant les unit{\'e}s de sens. Notre approche repose sur l`hypoth{\`e}se d`un alignement entre les gloses lexicales et une traduction ainsi que l`utilisation de Lost, un mod{\`e}le probabiliste de traduction automatique. Nos exp{\'e}riences sur une langue en cours de documentation, le tsez, montrent que cet apprentissage est effectif m{\^e}me avec un faible nombre de phrases de supervision."
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<title>Production automatique de gloses interlinéaires à travers un modèle probabiliste exploitant des alignements</title>
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<title>Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 1 : travaux de recherche originaux – articles longs</title>
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<abstract>La production d‘annotations linguistiques ou gloses interlinéaires explicitant le sens ou la fonction de chaque unité repérée dans un enregistrement source (ou dans sa transcription) est une étape importante du processus de documentation des langues. Ces gloses exigent une très grande expertise de la langue documentée et un travail d‘annotation fastidieux. Notre étude s‘intéresse à l‘automatisation partielle de ce processus. Il s‘appuie sur la partition des gloses en deux types : les gloses grammaticales exprimant une fonction grammaticale, les gloses lexicales indiquant les unités de sens. Notre approche repose sur l‘hypothèse d‘un alignement entre les gloses lexicales et une traduction ainsi que l‘utilisation de Lost, un modèle probabiliste de traduction automatique. Nos expériences sur une langue en cours de documentation, le tsez, montrent que cet apprentissage est effectif même avec un faible nombre de phrases de supervision.</abstract>
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%X La production d‘annotations linguistiques ou gloses interlinéaires explicitant le sens ou la fonction de chaque unité repérée dans un enregistrement source (ou dans sa transcription) est une étape importante du processus de documentation des langues. Ces gloses exigent une très grande expertise de la langue documentée et un travail d‘annotation fastidieux. Notre étude s‘intéresse à l‘automatisation partielle de ce processus. Il s‘appuie sur la partition des gloses en deux types : les gloses grammaticales exprimant une fonction grammaticale, les gloses lexicales indiquant les unités de sens. Notre approche repose sur l‘hypothèse d‘un alignement entre les gloses lexicales et une traduction ainsi que l‘utilisation de Lost, un modèle probabiliste de traduction automatique. Nos expériences sur une langue en cours de documentation, le tsez, montrent que cet apprentissage est effectif même avec un faible nombre de phrases de supervision.
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Markdown (Informal)
[Production automatique de gloses interlinéaires à travers un modèle probabiliste exploitant des alignements](https://aclanthology.org/2023.jeptalnrecital-long.20/) (Okabe & Yvon, JEP/TALN/RECITAL 2023)
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