Aligning a sequence of words to one of its infrequent translations is a difficult task. We propose a simple and original solution to this problem that yields to significant gains over a state-of-the-art transpotting task. Our approach consists in aligning non parallel sentences from the training data in order to reinforce online the alignment models. We show that using only a few pairs of non parallel sentences allows to improve significantly the alignment of infrequent translations.

Bien souvent, le sens d’un mot ou d’une expression peut être rendu dans une autre langue par plusieurs traductions. Parmi celles-ci, certaines se révèlent très fréquentes alors que d’autres le sont beaucoup moins, conformément à une loi zipfienne. La googlisation de notre monde n’échappe pas aux mémoires de traduction, qui mettent souvent à mal ou simplement ignorent ces traductions rares qui sont souvent de bonne qualité. Dans cet article, nous nous intéressons à ces traductions rares sous l’angle du repérage de traductions. Nous argumentons qu’elles sont plus difficiles à identifier que les traductions plus fréquentes. Nous décrivons une approche originale qui permet de mieux les identifier en tirant profit de l’alignement au niveau des mots de paires de phrases qui ne sont pas alignées. Nous montrons que cette approche permet d’améliorer l’identification de ces traductions rares.

Malgré les nombreuses études visant à améliorer la traduction automatique, la traduction assistée par ordinateur reste la solution préférée des traducteurs lorsqu’une sortie de qualité est recherchée. Cette démonstration vise à présenter le moteur de recherche de traductions TransSearch. Cetteapplication commerciale, accessible sur leWeb, repose d’une part sur l’exploitation d’un bitexte aligné au niveau des phrases, et d’autre part sur des modèles statistiques d’alignement de mots.

Malgré les nombreuses études visant à améliorer la traduction automatique, la traduction assistée par ordinateur reste la solution préférée des traducteurs lorsqu’une sortie de qualité est recherchée. Dans cet article, nous présentons nos travaux menés dans le but d’améliorer le concordancier bilingue TransSearch. Ce service, accessible sur le Web, repose principalement sur un alignement au niveau des phrases. Dans cette étude, nous discutons et évaluons l’intégration d’un alignement statistique au niveau des mots. Nous présentons deux nouvelles problématiques essentielles au succès de notre nouveau prototype : la détection des traductions erronées et le regroupement des variantes de traduction similaires.

This paper is a contribution to formal ontology study. Some entities belong more or less to a class. In particular, some individual entities are attached to classes whereas they do not check all the properties of the class. To specify whether an individual entity belonging to a class is typical or not, we borrow the topological concepts of interior, border, closure, and exterior. We define a system of relations by adapting these topological operators. A scale of typicality, based on topology, is introduced. It enables to define levels of typicality where individual entities are more or less typical elements of a concept.

Ce travail présente une application d’alignement monolingue qui répond à une problématique posée par la critique génétique textuelle, une école d’études littéraires qui s’intéresse à la genèse textuelle en comparant les différentes versions d’une oeuvre. Ceci nécessite l’identification des déplacements, cependant, le problème devient ainsi NP-complet. Notre algorithme heuristique est basé sur la reconnaissance des homologies entre séquences de caractères. Nous présentons une validation expérimentale et montrons que notre logiciel obtient de bons résultats ; il permet notamment l’alignement de livres entiers.

Nous présentons un étiqueteur morpho-syntaxique du français. Celui-ci utilise l’apprentissage supervisé à travers un modèle de Markov caché. Le modèle de langage est appris à partir d’un corpus étiqueté. Nous décrivons son fonctionnement et la méthode d’apprentissage. L’étiqueteur atteint un score de précision de 89 % avec un jeu d’étiquettes très riche. Nous présentons ensuite des résultats détaillés pour chaque classe grammaticale et étudions en particulier la reconnaissance des homographes.