| Téléchargement | - Voir le manuscrit accepté : Automatic Detection of Translated Text and its Impact on Machine Translation (PDF, 544 Kio)
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| Auteur | Rechercher : Kurokawa, David1; Rechercher : Goutte, Cyril1; Rechercher : Isabelle, Pierre1 |
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| Affiliation | - Conseil national de recherches du Canada. Institut de technologie de l'information du CNRC
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| Format | Texte, Article |
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| Conférence | MT Summit XII, The twelfth Machine Translation Summit International Association for Machine Translation hosted by the Association for Machine Translation in the Americas, Ottawa, Ontario, August 26-30, 2009 |
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| Résumé | Nous avons examiné la possibilité d’utiliser une approche automatique pour distinguer un texte original d’une traduction. À partir d’un grand corpus parallèle anglais-français dont nous avons les références, nous montrons que cette approche automatique est possible, avec une précision de l’ordre de 90 %. Nous avons également évalué l’incidence de cette approche sur la performance des systèmes de traduction automatique (TA). Pour ce faire, nous avons répertorié notre corpus selon la direction de traduction donnée, puis avons utilisé ce répertoire pour entraîner des systèmes de TA fondée sur les phrases, approche qui a amélioré leur performance. Ce résultat suggère qu’il est important de tenir compte de la direction de la traduction au cours de l’entraînement des systèmes de traduction automatique statistique (TAS) pour obtenir des données de sortie de qualité. |
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| Date de publication | 2009 |
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| Dans | |
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| Langue | anglais |
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| Publications évaluées par des pairs | Oui |
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| Numéro NPARC | 16335045 |
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| Exporter la notice | Exporter en format RIS |
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| Identificateur de l’enregistrement | 335e44df-2f0a-47b4-be0f-f59e3e00f1a4 |
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| Enregistrement créé | 2010-11-05 |
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| Enregistrement modifié | 2020-04-16 |
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