La traduction automatique statistique dans un contexte mutimodal

Dans ce travail, nous avons etudie comment utiliser des ressources provenant de differentes modalite_s (texte ou parole) pour le de_veloppement d'un syste_me de traduction automatique statistique. Une premie_re partie des contributions consiste a proposer une technique pour l'extraction des donnees paralle_les a partir d'un corpus comparable multimodal (audio et texte). Les enregistrements sont transcrits avec un systeme de reconnaissance automatique de la parole et traduits avec un syste_me de traduction automatique. Ces traductions sont ensuite utilise_es comme reque_tes d'un syste_me de recherche d'information pour se_lectionner des phrases paralle_les sans erreur et ge_ne_rer un bitexte. Dans la deuxie_me partie des contributions, nous visons l'ame_lioration de notre me_thode en exploitant les entite_s sous-phrastiques cre_ant ainsi une extension a notre syste_me en vue de ge_ne_rer des segments paralle_les. Nous ame_liorons aussi le module de filtrage. Enfin, nous pre_sentons plusieurs manie_res d'aborder l'adaptation des syste_mes de traduction avec les donne_es extraites.

Auteur

né le 18 aout 1985 à Nasrallah-Kairouan (Tunisie), est un chercheur en informatique au laboratoire d'informatique de l'université du Maine (Le Mans-France). Il s'intéresse au domaine du traitement automatique des langues, particulièrement la traduction automatique de la parole.

Texte du rabat

Dans ce travail, nous avons e tudie comment utiliser des ressources provenant de diffe rentes modalite s (texte ou parole) pour le de veloppement d un syste me de traduction automatique statistique. Une premie re partie des contributions consiste ä proposer une technique pour l extraction des donne es paralle les ä partir d un corpus comparable multimodal (audio et texte). Les enregistrements sont transcrits avec un syste me de reconnaissance automatique de la parole et traduits avec un syste me de traduction automatique. Ces traductions sont ensuite utilise es comme reque tes d un syste me de recherche d information pour se lectionner des phrases paralle les sans erreur et ge ne rer un bitexte. Dans la deuxie me partie des contributions, nous visons l ame lioration de notre me thode en exploitant les entite s sous-phrastiques cre ant ainsi une extension ä notre syste me en vue de ge ne rer des segments paralle les. Nous ame liorons aussi le module de filtrage. Enfin, nous pre sentons plusieurs manie res d aborder l adaptation des syste mes de traduction avec les donne es extraites.