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Theses

Discriminative Alignment Models For Statistical Machine Translation

Résumé : La tâche d'alignement d'un texte dans une langue source avec sa traduction en langue cible est souvent nommée alignement de bi-textes. Elle a pour but de faire émerger les relations de traduction qui peuvent s'exprimer à différents niveaux de granularité entre les deux faces du bi-texte. De nombreuses applications de traitement automatique des langues naturelles s'appuient sur cette étape afin d'accéder à des connaissances linguistiques de plus haut niveau.Parmi ces applications, nous pouvons citer bien sûr la traduction automatique, mais également l'extraction de lexiques et de terminologies bilingues, la désambigüisation sémantique ou l'apprentissage des langues assisté par ordinateur.La complexité de la tâche d'alignement de bi-textes s'explique par les différences linguistiques entre les langues. Ces différences peuvent être d'ordre sémantique, syntaxique, ou morphologique.Dans le cadre des approches probabilistes, l'alignement de bi-textes est modélisé par un ensemble de variables aléatoires cachés. Afin de réduire la complexité du problème, le processus aléatoire sous-jacent fait l'hypothèse simplificatrice qu'un mot en langue source est lié à au plus un mot en langue cible, ce qui induit une relation de traduction asymétrique. Néanmoins, cette hypothèse est simpliste, puisque les alignements peuvent de manière générale impliquer des groupes de mots dans chacune des langues. Afin de rétablir cette symétrie, chaque langue est considérée tour à tour comme la langue source et les deux alignements asymétriques résultants sont combinés à l'aide d'une heuristique. Cette étape de symétrisation revêt une importance particulière dans l’approche standard en traduction automatique, puisqu'elle précède l'extraction des unités de traduction, à savoir les paires de segments.L'objectif de cette thèse est de proposer de nouvelles approches pour d'une part l'alignement debi-texte, et d'autre part l'extraction des unités de traduction. La spécificité de notre approche consiste à remplacer les heuristiques utilisées par des modèles d'apprentissage discriminant.Nous présentons un modèle "Maximum d'entropie'' (ou MaxEnt) pour l'alignement de mot, pour lequel chaque lien d'alignement est prédit de manière indépendante. L'interaction entre les liens d'alignement est alors prise en compte par l'empilement ("stacking'') d'un second modèle prenant en compte la structure à prédire sans pour autant augmenter la complexité globale. Cette formulation peut être vue comme une manière d'apprendre la combinaison de différentes méthodes d'alignement: le modèle considère ainsi l'union des alignements d'entrées pour en sélectionner les liens jugés fiables. Le modèle MaxEnt proposé permet d'améliorer les performances d'un système état de l'art de traduction automatique en considérant le jeu de données de la tâche NIST'09, Arabe vers Anglais. Ces améliorations sont mesurées en terme de taux d'erreur sur les alignements et aussi en terme de qualité de traduction via la métrique automatique BLEU.Nous proposons également un modèle permettant à la fois de sélectionner et d'évaluer les unités de traduction extraites d'un bi texte aligné. Ces deux étapes sont reformulées dans le cadre de l'apprentissage supervisé, afin de modéliser la décision de garder ou pas une paire de segments comme une unité fiable de traduction. Ce cadre permet l'utilisation de caractéristiques riches et nombreuses favorisant ainsi une décision robuste. Nous proposons une méthode simple et efficace pour annoter les paires de segments utiles pour la traduction. Le problème d'apprentissage automatique qui se pose alors est particulier, puisque nous disposons que d'exemples positifs. Nous proposons donc d'utiliser l'approche SVM à une classe afin de modéliser la sélection des unités de traduction.Grâce à cette approche, nous obtenons des améliorations significatives en terme de score BLEU pour un système entrainé avec un petit ensemble de données.
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Theses
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https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00720250
Contributor : Abes Star :  Contact
Submitted on : Tuesday, July 24, 2012 - 11:02:22 AM
Last modification on : Wednesday, June 24, 2020 - 2:30:04 PM
Document(s) archivé(s) le : Friday, December 16, 2016 - 2:22:10 AM

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VD2_TOMEH_NADI_27062012.pdf
Version validated by the jury (STAR)

Identifiers

  • HAL Id : tel-00720250, version 1

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Nadi Tomeh. Discriminative Alignment Models For Statistical Machine Translation. Other [cs.OH]. Université Paris Sud - Paris XI, 2012. English. ⟨NNT : 2012PA112104⟩. ⟨tel-00720250⟩

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