MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1975598382 · doi:10.7202/003237ar

La traduction automatique au service de l’utilisateur monolingue

2002· article· fr· W1975598382 sur OpenAlexvenueno aff
Laurence Jacqmin

Notice bibliographique

RevueMeta Journal des traducteurs · 2002
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueNatural Language Processing Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'article présente le projet de recherche en traduction automatique, Babel-Research, qui a débuté en janvier 1988 sous l'égide de l'Université Libre de Bruxelles. Il a récemment abouti à la réalisation a'un prototype de traduction de correspondance commerciale français-anglais. Le système est conçu comme un outil de travail pour un(e) secrétaire monolingue, ce qui impose certaines contraintes à l'architecture du système. Puisque l'utilisateur n'est pas à même de corriger le texte cible, le système doit garantir une qualité de traduction satisfaisante. Notre principale voie de recherche consiste à évaluer d'une part si un système basé sur la pré-édition normative du texte source et l'interaction avec son rédacteur en cours de traduction offre une solution valable aux systèmes à postédition plus courants ; et à évaluer d'autre part quelle couverture syntaxique et sémantique ce type de système peut comparativement proposer. L’article présente d'abord les options théoriques du projet : architecture de transfert, modularité computationnelle, paradigme d'unification. Ensuite, il décrit le prototype, Babel-2, en mettant l'accent sur ses caractéristiques originales. Premièrement, nous avons mis au point une stratégie d'analyse en « pas de deux », qui combine les avantages des stratégies descendante et ascendante tout en contournant leurs inconvénients. En bref, un premier mouvement établit les relations de constituance, un second les liens de dépendance. Deuxièmement, Babel-2 reconnaît et traduit de manière adéquate divers types d'idiomes français. Troisièmement, il résout une série de problèmes de traduction complexes tels les nuances aspectuelles, le génitif saxon, les changements d'ordre des mots. Il traite également les constructions qui présentent des transformations structurelles telles que suppression d'arguments, adjonction d'arguments, inversion des relations de dépendance... Un regard prospectif vers les recherches futures clôture la présentation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,011

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMeta Journal des traducteursMême sujetNatural Language Processing TechniquesTravaux en français237 207