We build a reference for the task of Open Information Extraction, on five documents. We tentatively resolve a number of issues that arise, including coreference and granularity, and we take steps toward addressing inference, a significant problem. We seek to better pinpoint the requirements for the task. We produce our annotation guidelines specifying what is correct to extract and what is not. In turn, we use this reference to score existing Open IE systems. We address the non-trivial problem of evaluating the extractions produced by systems against the reference tuples, and share our evaluation script. Among seven compared extractors, we find the MinIE system to perform best.

We present an aligned bilingual corpus of 8758 tweet pairs in French and English, derived from Canadian government agencies. Hashtags appear in a tweet’s prologue, announcing its topic, or in the tweet’s text in lieu of traditional words, or in an epilogue. Hashtags are words prefixed with a pound sign in 80% of the cases. The rest is mostly multiword hashtags, for which we describe a segmentation algorithm. A manual analysis of the bilingual alignment of 5000 hashtags shows that 5% (French) to 18% (English) of them don’t have a counterpart in their containing tweet’s translation. This analysis shows that 80% of multiword hashtags are correctly translated by humans, and that the mistranslation of the rest may be due to incomplete translation directives regarding social media. We show how these resources and their analysis can guide the design of a machine translation pipeline, and its evaluation. A baseline system implementing a tweet-specific tokenizer yields promising results. The system is improved by translating epilogues, prologues, and text separately. We attempt to feed the SMT engine with the original hashtag and some alternatives (“dehashed” version or a segmented version of multiword hashtags), but translation quality improves at the cost of hashtag recall.

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.

This document presents an experiment in the automatic translation of Canadian Court judgments from English to French and from French to English. We show that although the language used in this type of legal text is complex and specialized, an SMT system can produce intelligible and useful translations, provided that the system can be trained on a vast amount of legal text. We also describe the results of a human evaluation of the output of the system.

Notwithstanding machine translation’s impressive progress over the last decade, many translators remain convinced that the output of even the best MT systems is not sufficient to facilitate the production of publication-quality texts. To increase their productivity they turn instead to translator support tools. We examine the use of one such tool: TransSearch, an online bilingual concordancer. From the millions of requests stored in the system’s logs over a 6-year period, we extracted and analyzed the most frequently submitted queries, in an effort to characterize the kinds of problems for which translators turn to this system for help. What we discover, somewhat surprisingly, is that our system seems particularly well-suited to help translate highly polysemous adverbials and prepositional phrases.

Dans cette étude, nous nous intéressons à des algorithmes de recherche locale pour la traduction statistique à base de segments (phrase-based machine translation). Les algorithmes que nous étudions s’appuient sur une formulation complète d’un état dans l’espace de recherche contrairement aux décodeurs couramment utilisés qui explorent l’espace des préfixes des traductions possibles. Nous montrons que la recherche locale seule, permet de produire des traductions proches en qualité de celles fournies par les décodeurs usuels, en un temps nettement inférieur et à un coût mémoire constant. Nous montrons également sur plusieurs directions de traduction qu’elle permet d’améliorer de manière significative les traductions produites par le système à l’état de l’art Pharaoh (Koehn, 2004).

Nous présentons notre participation à la deuxième campagne d’évaluation de CESTA, un projet EVALDA de l’action Technolangue. Le but de cette campagne consistait à tester l’aptitude des systèmes de traduction à s’adapter rapidement à une tâche spécifique. Nous analysons la fragilité d’un système de traduction probabiliste entraîné sur un corpus hors-domaine et dressons la liste des expériences que nous avons réalisées pour adapter notre système au domaine médical.

Nous présentons dans cet article une mémoire de traduction sous-phrastique sensible au domaine de traduction, une première étape vers l’intégration du contexte. Ce système est en mesure de recycler les traductions déjà « vues » par la mémoire, non seulement pour des phrases complètes, mais également pour des sous-séquences contiguës de ces phrases, via un aligneur de mots. Les séquences jugées intéressantes sont proposées au traducteur. Nous expliquons également la création d’un utilisateur artificiel, indispensable pour tester les performances du système en l’absence d’intervention humaine. Nous le testons lors de la traduction d’un ensemble disparate de corpus. Ces performances sont exprimées par un ensemble de métriques que nous définissons. Enfin, nous démontrons que la détection automatique du contexte de traduction peut s’avérer bénéfique et prometteuse pour améliorer le fonctionnement d’une telle mémoire, en agissant comme un filtre sur le matériel cible suggéré.

We present an Open Source framework called MOOD developed in order tofacilitate the development of a Statistical Machine Translation Decoder.MOOD has been modularized using an object-oriented approach which makes itespecially suitable for the fast development of state-of-the-art decoders. Asa proof of concept, a clone of the pharaoh decoder has been implemented andevaluated. This clone named ramses is part of the current distribution of MOOD.

We present a study we conducted to build a repository storing associations between simple dependency treelets in a source language and their corresponding phrases in a target language. To assess the impact of this resource in EBMT, we used the repository to compute coverage statistics on a test bitext and on a n-best list of translation candidates produced by a standard phrase-based decoder.