@inproceedings{caillaut-etal-2024-ameliorer,
    title = "Am{\'e}liorer la traduction au niveau du document gr{\^a}ce au sur-echantillage n{\'e}gatif et au masquage cibl{\'e}",
    author = {Caillaut, Ga{\"e}tan  and
      Nakhl{\'e}, Mariam  and
      Liu, Jingshu  and
      Qader, Raheel},
    editor = "Balaguer, Mathieu  and
      Bendahman, Nihed  and
      Ho-dac, Lydia-Mai  and
      Mauclair, Julie  and
      G Moreno, Jose  and
      Pinquier, Julien",
    booktitle = "Actes de la 31{\`e}me Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, volume 1 : articles longs et prises de position",
    month = "7",
    year = "2024",
    address = "Toulouse, France",
    publisher = "ATALA and AFPC",
    url = "https://preview.aclanthology.org/fix-sig-urls/2024.jeptalnrecital-taln.20/",
    pages = "295--306",
    language = "fra",
    abstract = "Ces travaux visent {\`a} am{\'e}liorer les capacit{\'e}s des syst{\`e}mes de traduction automatique {\`a} tenir compte du contexte dans lequel se trouve la phrase source, et donc, ultimement, {\`a} am{\'e}liorer les performances globales des syst{\`e}mes de traduction automatique. L{'}approche que nous proposons repose uniquement sur les donn{\'e}es et la mani{\`e}re dont elles sont fournies au mod{\`e}le durant l{'}entra{\^i}nement et est compl{\`e}tement agnostique de l{'}architecture du mod{\`e}le. Nous montrons que les performances des mod{\`e}les de traduction, sur la paire en-fr, peuvent {\^e}tre am{\'e}lior{\'e}es simplement en fournissant des donn{\'e}es plus pertinentes vis-{\`a}-vis de la t{\^a}che cible, et ce sans modifier ni complexifier les architectures existantes, en particulier l{'}architecture Transformer couramment utilis{\'e}e par les syst{\`e}mes de TAL modernes. Pour ce faire, nous pr{\'e}sentons deux strat{\'e}gies d{'}augmentation de donn{\'e}es (sur-{\'e}chantillonnage n{\'e}gatif et masquage cibl{\'e}) con{\c{c}}ues pour inciter le mod{\`e}le {\`a} s{'}appuyer sur le contexte. Nous montrons, au travers de m{\'e}triques appropri{\'e}es, que ces m{\'e}thodes permettent d{'}am{\'e}liorer les performances des syst{\`e}mes de traduction sans pour autant modifier ni l{'}architecture du mod{\`e}le, ni le processus d{'}entra{\^i}nement."
}