La bi-textualité : vers une nouvelle génération d’aides à la traduction et la terminologie
Bibliographic record
Abstract
Les postes de travail de traducteur actuels se concentrent encore trop peu sur les aspects proprement traductionnels de la tâche du traducteur. Nous montrons que le concept de bi-texte permet d'envisager de nouvelles possibilités à cet égard. Un bi-texte consiste en un couple de textes (une source et sa traduction) unis par une représentation explicite de leurs correspondances traductionnelles. Structurée en bi-texte, la production d'un service de traduction devient une véritable mémoire d'entreprise , dont les richesses peuvent être exploitées à l'aide d'outils comme le concordancier bilingue . Le concept de bi-texte permet également d'envisager le développement d'outils de critique de traductions , capables par exemple de détecter la présence de faux amis dans une traduction. Nous disposons des algorithmes requis pour calculer automatiquement une représentation bi-textuelle (partielle), à partir d'un texte et de sa traduction. Nous en sommes à l'étape de maquettage d'outils de concordance bilingue et de critique de traductions.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".