Réseaux de neurones pour la résolution d'analogies entre phrases en traduction automatique par l'exemple - Archive ouverte HAL
Communication Dans Un Congrès Année : 2020

Réseaux de neurones pour la résolution d'analogies entre phrases en traduction automatique par l'exemple

Liyan Wang
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1072749
Yves Lepage

Résumé

Cet article propose un modèle de réseau de neurones pour la résolution d’équations analogiques au niveau sémantique et entre phrases dans le cadre de la traduction automatique par l’exemple. Son originalité réside dans le fait qu’il fusionne les deux approches, directe et indirecte, de la traduction par l’exemple.
Fichier principal
Vignette du fichier
17.pdf (734.78 Ko) Télécharger le fichier
Origine Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte
Loading...

Dates et versions

hal-02784759 , version 1 (07-06-2020)
hal-02784759 , version 2 (18-06-2020)
hal-02784759 , version 3 (23-06-2020)

Licence

Identifiants

  • HAL Id : hal-02784759 , version 1

Citer

Valentin Taillandier, Liyan Wang, Yves Lepage. Réseaux de neurones pour la résolution d'analogies entre phrases en traduction automatique par l'exemple. 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 31e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition), 2020, Nancy, France. pp.108-121. ⟨hal-02784759v1⟩
377 Consultations
139 Téléchargements

Partager

More