Adrien Bardet


2019

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Étude de l’apprentissage par transfert de systèmes de traduction automatique neuronaux (Study on transfer learning in neural machine translation )
Adrien Bardet | Fethi Bougares | Loïc Barrault
Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Volume II : Articles courts

L’apprentissage par transfert est une solution au problème de l’apprentissage de systèmes de traduction automatique neuronaux pour des paires de langues peu dotées. Dans cet article, nous proposons une analyse de cette méthode. Nous souhaitons évaluer l’impact de la quantité de données et celui de la proximité des langues impliquées pour obtenir le meilleur transfert possible. Nous prenons en compte ces deux paramètres non seulement pour une tâche de traduction “classique” mais également lorsque les corpus de données font défaut. Enfin, il s’agit de proposer une approche où volume de données et proximité des langues sont combinées afin de ne plus avoir à trancher entre ces deux éléments.

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LIUM’s Contributions to the WMT2019 News Translation Task: Data and Systems for German-French Language Pairs
Fethi Bougares | Jane Wottawa | Anne Baillot | Loïc Barrault | Adrien Bardet
Proceedings of the Fourth Conference on Machine Translation (Volume 2: Shared Task Papers, Day 1)

This paper describes the neural machine translation (NMT) systems of the LIUM Laboratory developed for the French↔German news translation task of the Fourth Conference onMachine Translation (WMT 2019). The chosen language pair is included for the first time in the WMT news translation task. We de-scribe how the training and the evaluation data was created. We also present our participation in the French↔German translation directions using self-attentional Transformer networks with small and big architectures.

2018

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LIUM-CVC Submissions for WMT18 Multimodal Translation Task
Ozan Caglayan | Adrien Bardet | Fethi Bougares | Loïc Barrault | Kai Wang | Marc Masana | Luis Herranz | Joost van de Weijer
Proceedings of the Third Conference on Machine Translation: Shared Task Papers

This paper describes the multimodal Neural Machine Translation systems developed by LIUM and CVC for WMT18 Shared Task on Multimodal Translation. This year we propose several modifications to our previous multimodal attention architecture in order to better integrate convolutional features and refine them using encoder-side information. Our final constrained submissions ranked first for English→French and second for English→German language pairs among the constrained submissions according to the automatic evaluation metric METEOR.

2017

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LIUM Machine Translation Systems for WMT17 News Translation Task
Mercedes García-Martínez | Ozan Caglayan | Walid Aransa | Adrien Bardet | Fethi Bougares | Loïc Barrault
Proceedings of the Second Conference on Machine Translation

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LIUM-CVC Submissions for WMT17 Multimodal Translation Task
Ozan Caglayan | Walid Aransa | Adrien Bardet | Mercedes García-Martínez | Fethi Bougares | Loïc Barrault | Marc Masana | Luis Herranz | Joost van de Weijer
Proceedings of the Second Conference on Machine Translation