Systèmes de traduction automatique et levée d'ambiguïté - Étude comparée de systèmes de TABR, TAS et TAN - Europa EU
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Systèmes
de traduction automatique
et levée d’ambiguïté
Étude comparée de systèmes de TABR,
TAS et TAN
#TranslatingEurope Forum 2016TA (EN-FR) du mot ambigu issue
• Matériel:
– Outils informatiques
– issue(s) = mot anglais ambigu
– Corpus de référence et corpus de test
– Modèle de TH
– Critères de comparaison
• Comparaison des résultats
• Conclusions
#TranslatingEurope Forum 20164 systèmes de TA
• 1ère génération: TABR
– Systranet
• 2ème génération: TAS
– Google Traduction
– MT@EC
• 3ème génération: TAN
– LISA (Université de Montréal)
• Systèmes hybrides
#TranslatingEurope Forum 2016Ambiguïté
• Plusieurs interprétations possibles du TS
plusieurs candidats à la traduction
• Ambiguïté lexicale: au niveau du mot
– Causes: homographie, polysémie, plusieurs catégories
grammaticales
• Ambiguïté structurelle: au niveau de la syntaxe
– Causes: plusieurs possibilités de lecture d’une même
structure de surface, plusieurs antécédents possibles
d’une même anaphore
#TranslatingEurope Forum 2016Issue (BE)
• Ambiguïté grammaticale
– N et V (issue/issues)
• Ambiguïté homographique
– N1 : An important topic or problem for debate or discussion
– N2 : The action of supplying or distributing an item for use,
sale, or official purposes
– N3 : (formal or law) Children of one’s own
– V1 : [WITH OBJECT] Supply or distribute (something) for use
or sale
– V2 : [NO OBJECT] (issue from) Come, go, or flow out from
(Source: OED)
#TranslatingEurope Forum 2016Corpus de référence Europarl v7
Modèle de TH
• N1: 648 segments parallèles analysés
• N2: 34 segments parallèles analysés
• N3: 0 IATE
• V1: 164 segments parallèles analysés
• V2: 4 segments parallèles analysés
#TranslatingEurope Forum 2016Corpus de test
Échantillon d’essai
• BNC
• Recherche de collocations attestées dans Europarl
v7
• N1: 15
• N2: 6
• N3: 3
• V1: 13
• V2: 5
#TranslatingEurope Forum 2016Modèle TH: N1
Équivalent le plus fréquent Autres (par ordre de
fréquence)
the human rights issue la question des droits de problématique (13,2%),
l’homme (73,7%) [NUL](0,6%), problème
(0,3%), s’agissant de (0,3%),
thème (0,3%)
a human rights issue une question de droits de problème (13,3%), [NUL]
l’homme (63,3%) (6,7%), débat (6,7%), thème
(3,3%), sujet (3,3%),
affaire(3,3%)
human rights issues questions de(s) droits de [NUL] (16%), problèmes
l’homme (54,7%) (11%), question (7,4%)
#TranslatingEurope Forum 2016Modèle TH: N1
Équivalent le plus fréquent Autres (par ordre de
fréquence)
what is at issue (is) il s’agit de/ce dont il s’agit question (19,6%), enjeu/en
(31,8%) jeu (18,9%), ce qui est en
cause (4,7%)
make an issue of hapax: faire une montagne/une affaire de, monter en
épingle, ...
take issue with désaccord (23,75%) ne pas être d’accord avec
(10%), contester qch (10%),
contredire qn (6,25%)
#TranslatingEurope Forum 2016Modèle TH: N2
Équivalent le plus fréquent Autres (par ordre de
fréquence)
issue of (bank notes, coins, émission (100%)
Eurobond, shares and bonds)
(SDR, bond) issue émission (100%)
(recent, latest, next) issue of numéro (83,3%) édition (16,7%)
(a magazine, newspaper, etc.)
(date) issue of (a magazine, nul (100%)
newspaper, etc.)
the April issue of (an parution (hapax)
information sheet)
#TranslatingEurope Forum 2016Modèle de TH: N3
• IATE: descendance
#TranslatingEurope Forum 2016Modèle de TH: V1
Équivalent le plus fréquent Quelques autres
issue a statement faire une déclaration (25%) NUL (25%), déclarer (10%),
publier une déclaration
(10%),...
issue an/POSS opinion se prononcer (35%) rendre un/son avis (25%),
émettre un avis (20%), ...
issue [(a) directive(s)] émettre (25%) publier (10%), rédiger (10%),
présenter (10%), élaborer
(10%), adopter (5%), ...
issue (a/POSS) émettre (40%) produire (15%), formuler
recommendation(s) (5%), ...
#TranslatingEurope Forum 2016Modèle de TH: V1
Équivalent le plus fréquent Quelques autres
issue [(a) decision(s)] prendre (33,3%) rendre (22,2%)
issue (a) warning(s) lancer un/des mettre en garde (23,3%),
avertissement(s) (26,7%) adresser un/des
avertissement(s) (10%),
avertir (10%)
issue [(a) report(s)] publier (45%) rédiger (10%), fournir(10%),
NUL (10%), produire (5%), ...
issue (an) instruction(s) donner (60%) hapax: NUL, publier, ...
issue s.o. with (statement, faire une déclaration, fournir (une liste, des rapports), donner
list, mandate, reports) (un mandat)
#TranslatingEurope Forum 2016Modèle de TH: V2
Équivalent le plus fréquent Autre
issue from (lieu) venir de
issue from (cause, agent) découler de émaner de
#TranslatingEurope Forum 2016Critères de comparaison
• Distinction entre N1, N2 et N3 / V1 et V2
• Équivalent: le plus fréquent, variante, faux sens,
non-sens, solutions originales comparables à la TH
• Identification des 4 structures figées
• Syntaxe
#TranslatingEurope Forum 2016Résultats (1)
Systranet GT MT@EC NMT (LISA)
N1 ≠ N2 ≠N3 62,5 % 75 % 79,2 % 56,25 %
V1 ≠ V2 38,9 % 61,1 % 66,7 % 47,2 %
Figement 21,4 % 28,6 % 35,7 % 7,1 %
Syntaxe 19 % 48,3 % 62,1 % 55,2 %
#TranslatingEurope Forum 2016Exemples (1) et (2): distinction
• N1 ≠ N2 ≠N3: the issue of banknotes
– L’émission de billets (MT@EC)
– La question des billets (de banque) (Sys., GT, NMT)
• V1 ≠ V2: issue a final decision
– arrêter une décision finale (MT@EC)
– rendre une décision définitive (GT)
– ? publier une décision finale (NMT)
– ? publier une conclusion définitive (Systranet)
#TranslatingEurope Forum 2016Exemple (3): figement
• their employers should issue them with briefing
documents
– leur employeur devrait leur délivrer des
documents d’information (MT@EC)
– leurs employeurs doivent leur délivrer des
documents d'information (GT)
– *leurs employeurs devraient les
publier avec des documents de briefing
(Systranet)
– *leur employeur les UNK avec des documents
d'information (NMT)
#TranslatingEurope Forum 2016Exemple (4): syntaxe
• the human rights issue
– la question des droits de l’homme (MT@EC, GT, NMT)
– *la question de droits de l’homme (Systranet)
#TranslatingEurope Forum 2016Résultats (2): équivalents proposés
Systranet GT MT@EC NMT (LISA)
le plus fréquent 6 11 12 6
variante 8 13 10 5
faux sens 2 4 5 7
comparable à TH 0 0 3 4
non- 26/42 14/42 12/42 20/42
sens/omission
#TranslatingEurope Forum 2016Exemple (5): faux sens
• dies without issue
– meurt sans question (Systranet)
– meurt sans le locataire (GT)
– décède sans problème (MT@EC)
– meurt sans problème (NMT)
#TranslatingEurope Forum 2016Exemples (6) à (8): comparable à TH
• What is at issue is whether
– Il s’agit de savoir si (MT@EC, NMT)
– *Ce qui est à la question est si (Systranet)
– *Quel est l’enjeu est de savoir si (GT)
• (foreign concern) over human rights issues
– dans le domaine des droits de l'homme (NMT)
• human rights issue
– question relevant des droits de l’homme (MT@EC)
#TranslatingEurope Forum 2016Exemple (8): faux sens ou non-sens
• Mr Bush was making an issue of Mr Clinton's
character
– *M. Bush faisait une question du caractère (...) de M.
Clinton (non-sens, Systranet)
– *M. Bush faisait une question de caractère (...) de M.
Clinton (GT)
– *M. Bush était une question de M. Clinton, du
caractère (MT@EC)
– M. Bush avait soulevé la question du caractère (...) de
M. Clinton (faux sens, NMT)
#TranslatingEurope Forum 2016Conclusions
• Relativité des résultats
• Systèmes de TA disponibles en ligne naturellement
moins performants que MT@EC
• Confirmation d’obstacles persistants en dépit des
progrès remarquables des systèmes:
– ambiguïté lexicale et grammaticale
– longueur des unités de traduction
– figement
#TranslatingEurope Forum 2016Pour terminer...
• « Machine translation is not, as some believe,
solved, nor is it impossible, as others still claim. It
is a lively and important technology, whose
importance in multi-lingual and information-
driven world can only increase, intellectually and
commercially. Intellectually, it remains, as it always
has been, the ultimate testbed of all linguistic and
language processing theories. » (Wilks, 2009)
#TranslatingEurope Forum 2016Systèmes de TA
• Systranet 2016
• Google Traduction
• MT@EC
• Neural Machine Translation by LISA (2014)
#TranslatingEurope Forum 2016Outils d’exploration de corpus
• Europarl v7 search interface: Jörg Tiedemann,
2012, Parallel Data, Tools and Interfaces in
OPUS. In Proceedings of the 8th International
Conference on Language Resources and Evaluation
(LREC 2012)
• BYU-BNC
#TranslatingEurope Forum 2016Sources
• Berthelin, J.-B. (2005). « Contextualisation de
l’ambiguïté structurelle ». 2nd Language & Technology
Conference: Human Language Technologies as a
challenge for Computer Science and Linguistics. April
21-23 2005, Poznan, Pologne
(perso.limsi.fr/jbb/equivoque.html)
• Polguère, A. (2002). Notions de base en lexicologie.
Montréal: OLST
• Wilks, Y. (2009). Machine Translation. Its Scope and
Limits. New York: Springer
#TranslatingEurope Forum 2016Vous pouvez aussi lire
