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Traduction automatique neuronale et littérature : Adaptation d'un système de traduction neuronal et analyse comparative de la traduction humaine et de la traduction automatique post-éditée

Master program titleMaîtrise universitaire en traitement informatique multilingue
Defense date2021
Abstract

La finalité de ce projet de mémoire est de déterminer si la traduction automatique pour la paire de langues anglais-espagnol peut fournir des résultats satisfaisants lors de la traduction de textes littéraires. Il s'articule autour de deux questions. Dans un premier temps, nous essayons de déterminer si l'adaptation d'un système de TA aux textes littéraires peut fournir de meilleurs résultats pour la traduction de la prose littéraire qu'un système généraliste de TA en ligne. Dans un second temps, nous mesurons l'effort temporel et technique de la traduction humaine et de la traduction automatique post-éditée ainsi que leur qualité au moyen d'une évaluation automatique et d'une évaluation humaine, afin de déterminer si la TA post-éditée implique une perte de qualité par rapport à la traduction humaine et, si tel est le cas, dans quelle mesure cette perte est compensée par la réduction d'effort temporel et technique.

Keywords
  • Traduction automatique
  • Traduction automatique neuronale
  • Évaluation de la traduction automatique
  • Post-édition
  • Littérature
  • Traduction littéraire
  • Traitement automatique du langage naturel
  • Linguistique computationnelle
  • Technologies de la traduction
  • BLEU
  • TER
Citation (ISO format)
BERMUDEZ ROMERO, Jésus. Traduction automatique neuronale et littérature : Adaptation d’un système de traduction neuronal et analyse comparative de la traduction humaine et de la traduction automatique post-éditée. Master, 2021.
Main files (1)
Master thesis
accessLevelPublic
Identifiers
  • PID : unige:155797
547views
704downloads

Technical informations

Creation10/27/2021 9:15:00 AM
First validation10/27/2021 9:15:00 AM
Update time03/16/2023 1:38:19 AM
Status update03/16/2023 1:38:18 AM
Last indexation10/31/2024 11:32:29 PM
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