\'Etude de l'apprentissage par transfert de syst\`emes de traduction automatique neuronaux (Study on transfer learning in neural machine translation )

Abstract

L'apprentissage par transfert est une solution au probl\`eme de l'apprentissage de syst\`emes de traduction automatique neuronaux pour des paires de langues peu dot\'ees. Dans cet article, nous proposons une analyse de cette m\'ethode. Nous souhaitons \'evaluer l'impact de la quantit\'e de donn\'ees et celui de la proximit\'e des langues impliqu\'ees pour obtenir le meilleur transfert possible. Nous prenons en compte ces deux param\`etres non seulement pour une t\^ache de traduction ``classique'' mais \'egalement lorsque les corpus de donn\'ees font d\'efaut. Enfin, il s'agit de proposer une approche o\`u volume de donn\'ees et proximit\'e des langues sont combin\'ees afin de ne plus avoir \`a trancher entre ces deux \'el\'ements.

Tasks

Reproductions