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Going beyond the sentence: Contextual Machine Translation of Dialogue

Thèse de Rachel Bawden, équipe ILES, soutenue le 29/11/2018 à 14:30 au LIMSI

Jury

  • Jörg TIEDEMANN (Rapporteur) - University of Helsinki
  • Loïc BARRAULT (Rapporteur) - Laboratoire d'Informatique de l'Université du Mans
  • Lucia SPECIA (Examiner) - University of Sheffield and Imperial College London
  • Andrei POPESCU-BELIS (Examiner) - Haute École d’Ingénierie et de Gestion du Canton de Vaud
  • Nicolas SABOURET (Examiner) - LIMSI, Université Paris-Sud
  • Sophie ROSSET (Supervisor) - LIMSI, CNRS
  • Thomas LAVERGNE (Co-supervisor) - LIMSI, Université Paris-Sud

La soutenance aura lieu en anglais.

Les systèmes de traduction automatique (TA) ont fait des progrès considérables ces dernières années. La majorité d'entre eux reposent pourtant sur l'hypothèse que les phrases peuvent être traduites indépendamment les unes des autres. Ces modèles de traduction ne s'appuient que sur les informations contenues dans la phrase à traduire. Ils n'ont accès ni aux informations présentes dans les phrases environnantes ni aux informations que pourrait fournir le contexte dans lequel ces phrases ont été produites. 

La TA contextuelle a pour objectif de dépasser cette limitation en explorant différentes méthodes d'intégration du contexte extra-phrastique dans le processus de traduction. Les phrases environnantes (contexte linguistique) et le contexte de production des énoncés (contexte extra-linguistique) peuvent fournir des informations cruciales pour la traduction, notamment pour la prise en compte des phénomènes discursifs et des mécanismes référentiels. La prise en compte du contexte est toutefois un défi pour la traduction automatique. Évaluer la capacité de telles stratégies à prendre réellement en compte le contexte et à améliorer ainsi la qualité de la traduction est également un problème délicat, les métriques d'évaluation usuelles étant pour cela inadaptées voire trompeuses. 

Dans cette thèse, nous proposons plusieurs stratégies pour intégrer le contexte, tant linguistique qu'extra-linguistique, dans le processus de traduction. Nos expériences s'appuient sur des méthodes d'évaluation et des jeux de données que nous avons développés spécifiquement à cette fin. Nous explorons différents types de stratégies: les stratégies par pré-traitement, où l'on utilise le contexte pour désambiguïser les données fournies en entrée aux modèles; les stratégies par post-traitement, où l'on utilise le contexte pour modifier la sortie d'un modèle non contextuel, et les stratégies où l'on exploite le contexte pendant la traduction proprement dite. Nous nous penchons sur de multiples phénomènes contextuels, et notamment sur la traduction des pronoms anaphoriques, la désambiguïsation lexicale, la cohésion lexicale et l'adaptation à des informations extra-linguistiques telles que l'âge ou le genre du locuteur. Nos expériences, qui relèvent pour certaines de la TA statistique et pour d'autres de la TA neuronale, concernent principalement la traduction de l'anglais vers le français, avec un intérêt particulier pour la traduction de dialogues spontanés.

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