Open source quality control tool for translation memory using artificial intelligence
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
La mémoire de traduction (MT) joue un rôle décisif lors de la traduction et constitue une base de données idéale pour la plupart des professionnels de la langue. Cependant, une MT est très sujète au bruit et, en outre, il n’y a pas de source spécifique. Des efforts importants ont été déployés pour nettoyer des MT, en particulier pour former un meilleur système de traduction automatique. Dans cette thèse, nous essayons également de nettoyer la MT mais avec un objectif plus large : maintenir sa qualité globale et la rendre suffisament robuste pour un usage interne dans les institutions. Nous proposons un processus en deux étapes : d’abord nettoyer une MT institutionnelle (presque propre), c’est-à-dire éliminer le bruit, puis détecter les textes traduits à partir de systèmes neuronaux de traduction. Pour la tâche d’élimination du bruit, nous proposons une architecture impliquant cinq approches basées sur l’heuristique, l’ingénierie fonctionnelle et l’apprentissage profond. Nous évaluons cette tâche à la fois par annotation manuelle et traduction automatique (TA). Nous signalons un gain notable de +1,08 score BLEU par rapport à un système de nettoyage état de l’art. Nous proposons également un outil Web qui annote automatiquement les traductions incorrectes, y compris mal alignées, pour les institutions afin de maintenir une MT sans erreur. Les modèles neuronaux profonds ont considérablement amélioré les systèmes MT, et ces systèmes traduisent une immense quantité de texte chaque jour. Le matériel traduit par de tels systèmes finissent par peuplet les MT, et le stockage de ces unités de traduction dans TM n’est pas idéal. Nous proposons un module de détection sous deux conditions: une tâche bilingue et une monolingue (pour ce dernier cas, le classificateur ne regarde que la traduction, pas la phrase originale). Nous rapportons une précision moyenne d’environ 85 % en domaine et 75 % hors domaine dans le cas bilingue et 81 % en domaine et 63 % hors domaine pour le cas monolingue en utilisant des classificateurs d’apprentissage profond.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle