Etude de l'impact d'un lexique bilingue sp\'ecialis\'e sur la performance d'un moteur de traduction \`a base d'exemples (Studying the impact of a specialized bilingual lexicon on the performance of an example-based machine translation engine)

Abstract

La traduction automatique statistique bien que performante est aujourd'hui limit\'ee parce qu'elle n\'ecessite de gros volumes de corpus parall\`eles qui n'existent pas pour tous les couples de langues et toutes les sp\'ecialit\'es et que leur production est lente et co\^uteuse. Nous pr\'esentons, dans cet article, un prototype d'un moteur de traduction \`a base d'exemples utilisant la recherche d'information interlingue et ne n\'ecessitant qu'un corpus de textes en langue cible. Plus particuli\`erement, nous proposons d'\'etudier l'impact d'un lexique bilingue de sp\'ecialit\'e sur la performance de ce prototype. Nous \'evaluons ce prototype de traduction et comparons ses r\'esultats \`a ceux du syst\`eme de traduction statistique Moses en utilisant les corpus parall\`eles anglais-francais Europarl (European Parliament Proceedings) et Emea (European Medicines Agency Documents). Les r\'esultats obtenus montrent que le score BLEU du prototype du moteur de traduction \`a base d'exemples est proche de celui du syst\`eme Moses sur des documents issus du corpus Europarl et meilleur sur des documents extraits du corpus Emea.

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Reproductions