Les problèmes linguistiques de la traduction automatique des prédicats nominaux entre l’arabe et le français
Notice bibliographique
Résumé
Cet exposé part de l’idée que l’opération de traduction des constructions à prédicats nominaux est une mise en relation d’équivalence entre leurs schémas d’arguments respectifs en L1 et L2. Ceci revient à faire des descriptions linguistiques exhaustives et détaillées des éléments concernés. Ainsi, nous essayerons de montrer que l’élaboration des dictionnaires des équivalents – à partir d’une première grille proposée par Gaston Gross – doit nécessairement prendre en compte les spécificités des deux langues. Pour l’arabe par exemple, il est nécessaire d’inclure les informations relatives aux compatibilités entre un nom prédicatif et les verbes supports qu’il sélectionne, le degré d’appropriation de ceux-ci, ainsi que les propriétés morphologiques du prédicat et leur impact sur les reformulations par paraphrase. Ce dernier point relève d’une des spécificités de l’arabe, à savoir le fonctionnement du système de dérivation qui met en relation une multitude de formes à partir d’une seule matière consonantique.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».