Intégration du contexte en traduction statistique à l’aide d’un perceptron à plusieurs couches

Les systèmes de traduction statistique à base de segments traduisent les phrases un segment à la fois, en plusieurs étapes. À chaque étape, ces systèmes ne considèrent que très peu d’informations pour choisir la traduction d’un segment. Les scores du dictionnaire de segments bilingues sont calculés sans égard aux contextes dans lesquels ils sont utilisés et les modèles de langue ne considèrent que les quelques mots entourant le segment traduit.Dans cette thèse, nous proposons un nouveau modèle considérant la phrase en entier lors de la sélection de chaque mot cible. Notre modèle d’intégration du contexte se différentie des précédents par l’utilisation d’un ppc (perceptron à plusieurs couches). Une propriété intéressante des ppc est leur couche cachée, qui propose une représentation alternative à celle offerte par les mots pour encoder les phrases à traduire. Une évaluation superficielle de cette représentation alter- native nous a montré qu’elle est capable de regrouper certaines phrases sources similaires même si elles étaient formulées différemment. Nous avons d’abord comparé avantageusement les prédictions de nos ppc à celles d’ibm1, un modèle couramment utilisé en traduction. Nous avons ensuite intégré nos ppc à notre système de traduction statistique de l’anglais vers le français. Nos ppc ont amélioré les traductions de notre système de base et d’un deuxième système de référence auquel était intégré IBM1.

L'atténuation statistique des surdétections d'un correcteur grammatical symbolique

Les logiciels de correction grammaticale commettent parfois des détections illégitimes (fausses alertes), que nous appelons ici surdétections. La présente étude décrit les expériences de mise au point d’un système créé pour identifier et mettre en sourdine les surdétections produites par le correcteur du français conçu par la société Druide informatique. Plusieurs classificateurs ont été entraînés de manière supervisée sur 14 types de détections faites par le correcteur, en employant des traits couvrant di-verses informations linguistiques (dépendances et catégories syntaxiques, exploration du contexte des mots, etc.) extraites de phrases avec et sans surdétections. Huit des 14 classificateurs développés sont maintenant intégrés à la nouvelle version d’un correcteur commercial très populaire. Nos expériences ont aussi montré que les modèles de langue probabilistes, les SVM et la désambiguïsation sémantique améliorent la qualité de ces classificateurs. Ce travail est un exemple réussi de déploiement d’une approche d’apprentissage machine au service d’une application langagière grand public robuste.