@inproceedings{servan-etal-2017-adaptation,
    title = "Adaptation incr{\'e}mentale de mod{\`e}les de traduction neuronaux (Incremental adaptation of neural machine translation models)",
    author = "Servan, Christophe  and
      Crego, Josep  and
      Senellart, Jean",
    editor = "Eshkol-Taravella, Iris  and
      Antoine, Jean-Yves",
    booktitle = "Actes des 24{\`e}me Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 2 - Articles courts",
    month = "6",
    year = "2017",
    address = "Orl{\'e}ans, France",
    publisher = "ATALA",
    url = "https://preview.aclanthology.org/Ingest-2025-COMPUTEL/2017.jeptalnrecital-court.27/",
    pages = "218--225",
    language = "fra",
    abstract = "L`adaptation au domaine est un verrou scientifique en traduction automatique. Il englobe g{\'e}n{\'e}ralement l`adaptation de la terminologie et du style, en particulier pour la post-{\'e}dition humaine dans le cadre d`une traduction assist{\'e}e par ordinateur. Avec la traduction automatique neuronale, nous {\'e}tudions une nouvelle approche d`adaptation au domaine que nous appelons {\textquotedblleft}sp{\'e}cialisation{\textquotedblright} et qui pr{\'e}sente des r{\'e}sultats prometteurs tant dans la vitesse d`apprentissage que dans les scores de traduction. Dans cet article, nous proposons d`explorer cette approche."
}