Méthodes d’exploitation des corpus pour la traduction de termes complexes
Bibliographic record
Abstract
La traduction des termes complexes pose souvent des problèmes sur différents plans. D’une part, dans le texte source, ils doivent être bien identifiés et compris, puis correctement traduits. Cependant, la solution à ces problèmes ne se trouve pas toujours dans les ressources terminologiques telles que les dictionnaires ou les bases de données, de sorte que le traducteur doit recourir à d’autres outils riches en informations, comme les corpus. Pour en tirer le meilleur parti, il faut connaître les différentes méthodes d’exploitation des corpus offertes par les systèmes d’analyse actuels. Cependant, ces dernières sont souvent inconnues, ce qui génère une réticence de la part des traducteurs à utiliser des corpus (Bowker 2004 ; Gallego-Hernández 2015 ; Loock 2016). Dans cet article, nous développons un protocole pour faciliter la compréhension et la traduction des termes complexes à l’aide de corpus parallèles et comparables. Nous illustrons la procédure avec des termes complexes de l’anglais, que nous traduisons en français et en espagnol.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.012 | 0.045 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.009 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.008 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 0.015 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".