Notice bibliographique
Résumé
La thèse porte sur les problèmes posés par la conception et la réalisation de la partie logicielle des systèmes de traduction automatisée (TAO) hétérogènes, intégrant des systèmes de TA multiples et/ou à composants hétérogènes, ainsi qu'une partie THAM (traduction humaine aidée par la machine), reposant sur des mémoires de traductions. Ces systèmes se développent à côté des systèmes de TA homogènes et de THAM, et les supplanteront peut-être à moyen terme. Leurs différents composants de TA seront construits par des équipes différentes, distribuées autour de la planète, avec des méthodes algorithmiques et des outils différents (langages spécialisés ou LSPL), ainsi que des ressources et composants linguiciels différents (dictionnaires et corpus de divers types, grammaires et transducteurs basés sur des règles), à l'aide d'EDL (environnements de développement linguiciel) eux aussi différents. Les contributions de la thèse concernent en particulier : l'amélioration des méta-EDL de TAO , permettant d'effectuer une transition incrémentale entre les EDL natifs des systèmes de TA utilisés pour construire un systèmes de TAO à composants hétérogènes, et un futur EDL intégrateur universel, dans lequel on pourra rapatrier la compilation et l'exécution des LSPL ; la conception et la réalisation d'une base lexicale partageant un même pivot lexical, PIVAX, réalisée au-dessus de la plate-forme Jibiki (G. Sérasset, GETALP) ; la réingénierie de langages spécialisés externes (non supportés par l'EDL Ariane-G5), avec application aux systèmes-Q (A. Colmerauer, 1967), qui servit de base pendant 15 ans au système de TA TAUM-météo destiné aux bulletins météorologiques canadiens ; la conception et la réalisation d'un moniteur adapté à la partie production d'un système de TAO hétérogène, EMEU_w.1.0, qui a été développé et utilisé dans le cadre d'un projet de grande ampleur.
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 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 | 0,013 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,012 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,006 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».