Beschreibung
Dans ce travail, nous avons etudie comment utiliser des ressources provenant de differentes modalites (texte ou parole) pour le developpement dun systeme de traduction automatique statistique. Une premiere partie des contributions consiste a proposer une technique pour lextraction des donnees paralleles a partir dun corpus comparable multimodal (audio et texte). Les enregistrements sont transcrits avec un systeme de reconnaissance automatique de la parole et traduits avec un systeme de traduction automatique. Ces traductions sont ensuite utilisees comme requetes dun systeme de recherche dinformation pour selectionner des phrases paralleles sans erreur et generer un bitexte. Dans la deuxieme partie des contributions, nous visons lamelioration de notre methode en exploitant les entites sous-phrastiques creant ainsi une extension a notre systeme en vue de generer des segments paralleles. Nous ameliorons aussi le module de filtrage. Enfin, nous presentons plusieurs manieres daborder ladaptation des systemes de traduction avec les donnees extraites.
Autorenporträt
Haithem Afli est docteur en informatique diplômé de l'université du Maine au Mans, l'université de Grenobe et l'université de Monastir.Il est chercheur en traitement automatique des langues au centre de recherche ADAPT à Dublin, enseignant en informatique à l'université de Dublin (DCU) et écrivain.
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