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Title

L’impact de l’ironie sur la traduction automatique : Étude sur un corpus de commentaires Amazon

Author
Director
Denomination Maîtrise universitaire en Traduction : mention Localisation et traduction automatique
Defense Maîtrise : Univ. Genève, 2019
Abstract Ce mémoire cherche à définir dans quelle mesure l'ironie présente dans des commentaires Amazon peut porter préjudice à la qualité de la traduction automatique (TA) ainsi qu'à la compréhension de celle-ci. Pour ce faire, nous avons sélectionné trois systèmes de TA disponibles en ligne (Google Traduction, DeepL et Bing) à qui nous avons fait traduire 100 commentaires Amazon dont la moitié est ironique et l’autre standard. Afin de pouvoir les juger, nous avons mobilisé plusieurs méthodes d’évaluations humaines (annotations relatives à la qualité de la TA et relatives à la polarité des commentaires) et automatiques (score BLEU et systèmes d’analyse des sentiments). Nos résultats montrent que, dans le cadre de notre corpus, l’ironie n’a d’influence ni sur la qualité ni sur la compréhension de la TA. Nous avons également constaté que DeepL (neuronal) a obtenu les meilleurs scores et que Bing (statistique) a obtenu les plus mauvais.
Keywords Traduction automatiqueIronieSarcasmeCGUAmazonDeepLGoogle TraductionBing
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FUETER, Marie-Zoé. L’impact de l’ironie sur la traduction automatique : Étude sur un corpus de commentaires Amazon. Université de Genève. Maîtrise, 2019. https://archive-ouverte.unige.ch/unige:123912

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Deposited on : 2019-10-03

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