Traduction Automatique et Ses Systèmes

Les systèmes de TA basés sur des règles utilisent des informations linguistiques encodées dans des dictionnaires et des grammaires pour analyser le texte source et générer un texte cible.

Ces systèmes traduisent mot à mot en utilisant un dictionnaire bilingue.

Ces systèmes effectuent une analyse plus approfondie de la phrase, en comparant les structures de la langue source et cible.

C'est une représentation qui montre les étapes d'analyse et de génération dans les systèmes de TA.

Les systèmes de TA à base de transfert fonctionnent en trois phases : analyse, transfert et génération.

Cette phase implique l'extraction des informations sémantiques et syntaxiques du texte source.

Cette phase consiste à adapter les informations du texte source à la structure de la langue cible.

Cette phase consiste à produire un texte cible grammaticalement correct en utilisant les règles de la langue cible.

L'application de l'informatique pour traduire des textes d'une langue à une autre.

L'informatique est utilisée pour traduire des textes d'une langue source vers une langue cible.

Une traduction où les humains interviennent pour aider le système à traduire.

Une traduction de très haute qualité produite entièrement par l'ordinateur, sans intervention humaine.

Un système de traduction automatique qui utilise l'informatique pour des parties spécifiques du processus de traduction, mais ne fait pas la traduction finale.

Une classification des systèmes de TA basée sur le niveau d'intervention humaine.

La TA regroupe les systèmes de traduction entre la TEAHQ et la TAAH, avec des niveaux d'intervention humaine variables.

Une tentative de créer des langues universelles pour faciliter la communication entre les peuples.

L'approche par interlangue implique la création d'une représentation abstraite du contenu d'une phrase, indépendante de la langue, pour ensuite générer une traduction à partir de cette représentation.

Les systèmes basés sur les corpus utilisent des données bilingues pour créer des traductions, en s'appuyant sur une approche statistique ou basée sur des exemples.

Les systèmes basés sur les exemples exploitent des paires de phrases source/cible préexistantes pour trouver des traductions similaires.

Ces systèmes recherchent des phrases source similaires à la phrase à traduire et combinent les traductions des fragments correspondants pour générer une traduction.

L'approche statistique utilise des modèles statistiques appris de corpus bilingues pour générer des traductions probables.

L'entraînement de ces systèmes consiste à apprendre un modèle de traduction à partir de corpus parallèles et un modèle de langue à partir de corpus monolingues.

Le décodage des systèmes statistiques consiste à trouver la traduction la plus probable en fonction des modèles appris.

Les systèmes neuronaux basés sur les corpus utilisent des réseaux neuronaux pour apprendre à traduire.

Un modèle de traduction est un système informatique qui traduit des textes d'une langue à une autre. Il utilise un dictionnaire bilingue avec des probabilités pour chaque traduction possible et un modèle de langue pour évaluer la fluidité des séquences de mots cibles.

Le décodage est le processus par lequel un modèle de traduction trouve la traduction la plus probable pour une phrase donnée. Il s'agit essentiellement d'une recherche parmi toutes les combinaisons possibles de mots cibles.

La traduction automatique neuronale (TAN) est une nouvelle approche de la traduction automatique qui utilise des réseaux neuronaux profonds pour apprendre à traduire des textes. Elle s'inspire du fonctionnement du cerveau humain en apprenant à repérer les irrégularités dans les données et à prédire la traduction.

L'évaluation de la traduction automatique consiste à mesurer la qualité des systèmes de traduction automatique. Cela peut se faire en comparant la traduction à celle d'un traducteur humain ou en évaluant sa lisibilité et sa fidélité.

L'évaluation humaine est une méthode d'évaluation de la traduction automatique qui utilise l'opinion de traducteurs humains pour mesurer la qualité d'une traduction. Cette méthode est plus précise mais coûteuse et subjective.

L'évaluation automatique est une méthode d'évaluation de la traduction automatique qui utilise des algorithmes pour mesurer la qualité d'une traduction. Cette méthode est plus rapide et objective, mais moins précise que l'évaluation humaine.

La TA (traduction automatique) est un domaine en constante évolution avec des méthodes d'évaluation qui permettent de comparer les performances des systèmes, de mesurer les progrès et de corriger les erreurs pour améliorer les outils de traduction.

Mesures qui évaluent la qualité des traductions automatiques en comparant les résultats aux traductions humaines de référence.

La méthode la plus populaire utilisée pour évaluer les traductions automatiques, elle compare la traduction automatique à une ou plusieurs traductions humaines de référence.

Un aspect des mesures de traduction qui se concentre sur le fait de minimiser les erreurs et les différences entre la traduction automatique et la traduction de référence.

La capacité d'une traduction automatique à produire un texte fluide et agréable à lire, similaire à une traduction humaine.

Un score de traduction automatique qui mesure la proportion d'exactitude dans la proposition de traduction, en comparant les n-grammes avec la traduction de référence.

Une autre mesure de traduction automatique qui a été conçue pour améliorer le BLEU en réduisant le paramètre de briveté et en donnant plus d'importance à la fréquence des n-grammes.

Une mesure de traduction automatique qui calcule le nombre minimum de modifications nécessaires pour convertir une traduction automatique en une traduction de référence.

Mesure la précision des traductions automatiques en comparant les résultats aux traductions de référence.