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

ContributorsFueter, Marie-Zoé
Master program titleMaîtrise universitaire en Traduction : mention Localisation et traduction automatique
Defense date2019
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 automatique
  • Ironie
  • Sarcasme
  • CGU
  • Amazon
  • DeepL
  • Google Traduction
  • Bing
Citation (ISO format)
FUETER, Marie-Zoé. L’impact de l’ironie sur la traduction automatique : Étude sur un corpus de commentaires Amazon. Master, 2019.
Main files (1)
Master thesis
accessLevelPublic
Identifiers
  • PID : unige:123912
810views
1101downloads

Technical informations

Creation25/09/2019 16:12:00
First validation25/09/2019 16:12:00
Update15/03/2023 18:07:04
Status update15/03/2023 18:07:04
Last indexation17/12/2024 15:37:05
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