En traduction statistique, un engin de traduction doit retourner la phrase cible ayant la plus grande probabilité de traduire une phrase source donnée. La conception d'un tel engin pose deux défis majeurs : concevoir un modèle qui évaluera la probabilité d'une traduction et concevoir un décodeur qui choisira intelligemment les phrases cibles à explorer.
Dans le cadre de ce séminaire, nous nous attarderons au deuxième problème, la conception d'un décodeur. Je vous présenterai MOOD, une architecture générale facilitant le développement de décodeurs.
Malgré son titre, aucune connaissance en programmation ne sera nécessaire pour décoder la présentation.