Adaptation thématique pour la traduction automatique de dépêches de presse

摘要

L'utilisation de méthodes statistiques en traduction automatique (TA) implique l'exploitation de gros corpus parallèles représentatifs de la tâche de traduction visée. La relative rareté de ces ressources fait que la question de l'adaptation au domaine est une problématique centrale en TA. Dans cet article, une étude portant sur l'adaptation thématique des données journalistiques issues d'une même source est proposée. Dans notre approche, chaque phrase d'un document est traduite avec le système de traduction approprié (c.-à-d. spécifique au thème dominant dans la phrase). Deux scénarios de traduction sont étudiés : (a) une classification manuelle, reposant sur la codification IPTC ; (b) une classification automatique. Nos expériences montrent que le scénario (b) conduit à des meilleures performances (à l'aune des métriques automatiques), que le scénario (a). L'approche la meilleure pour la métrique BLEU semble toutefois consister à ne pas réaliser d'adaptation ; on observe toutefois qu'adapter permet de lever certaines ambiguïtés sémantiques.