Traduction automatique

Langue de l'enseignement : Français

Description du contenu de l'enseignement

Histoire de la traduction automatique et paradigmes : À base de règles, statistique et neuronale.
Évaluation : mesures manuelles et automatiques, intrinsèques et extrinsèques
Corpus alignés et corpus comparables.
- Alignement de phrases et de segments
- Extraction d'un corpus aligné à partir de sites web bi- ou multilingues
Extraction de ressources linguistiques lexicales ou grammaticales à partir de corpus comparables et alignés.
- Extraction de lexiques bilingues
- Extraction de paraphrases
Traduction statistique (SMT)
- Systèmes à base de segments (PBMT)
- Systèmes factorisés
- Pratique avec l'outil Moses
Deep learning et réseaux de neurones pour la traduction automatique
- Introduction au TAL neuronal
- Introduction a la traduction neuronale
  - Modèles encodeur-décodeur : sequence to sequence (seq2seq) avec attention
    - Exemples avec plusieurs librairies : Keras, TensorFlow, OpenNMT
    - Le modèle Transformer

Maîtriser les outils d’alignement de corpus
Maîtriser les outils d’extraction de ressources linguistiques à partir de corpus alignés
Maîtriser les outils d’exploration de corpus parallèles et comparables
Développer un modèle de traduction automatique neuronale

Faculté des langues

22, rue René Descartes
67084 STRASBOURG CEDEX

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