Induction de lexiques bilingues à partir de corpus comparables et parallèles

Laurent Jakubina (jakubinl <at> iro (point) umontreal (point) ca)

RALI, DIRO

Le 14 décembre 2017 à 13 h  — jour et date inhabituels

salle C-2059, Carrefour des sciences, Pavillon Lionel-Groulx — SOUTENANCE en vidéo-conférence


Les modèles statistiques tentent de généraliser la connaissance à partir de la fréquence des événements probabilistes présents dans les données. Si plus de données sont disponibles, les événements sont plus souvent observés et les modèles sont plus performants. Les approches du Traitement Automatique de la Langue basées sur ces modèles sont donc dépendantes de la disponibilité et de la quantité des ressources à disposition. Cette dépendance aux données touche en particulier la Traduction Automatique Statistique qui, de surcroît, requiert des ressources de type multilingue.

Cette thèse rapporte quatre articles sur deux tâches qui contribuent de près à cette dépendance : l’Alignement de Documents Bilingues (ADB) et l’Induction de Lexiques Bilingues (ILB). La première publication décrit le système soumis à la tâche partagée d’ADB de la conférence WMT16. Développé sur un moteur de recherche, notre système indexe des sites web bilingues et tente d’identifier les pages anglaises-françaises qui sont en relation de traduction. L’alignement est réalisé grâce à la représentation "sac de mots" et un lexique bilingue. L’outil développé nous a permis d’évaluer plus de 1000 con gurations et d’en identifier une qui fournit des performances respectables sur la tâche. Les trois autres articles concernent la tâche d’ILB. Le premier revient sur l’approche dite "standard" et propose une exploration en largeur des paramètres dans le contexte du Web Sémantique. Le deuxième article compare l’approche standard avec les plus récentes techniques basées sur les représentations interlingues de mots (embeddings en anglais) issues de réseaux de neurones. La dernière contribution reporte des perfor- mances globales améliorées sur la tâche en combinant, par reclassification supervisée, les sorties des deux types d’approches précédemment étudiées.


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