Réseaux de neurones pour la résolution d'analogies entre phrases en traduction automatique par l'exemple - CONFÉRENCE JEP TALN RECITAL 2020 Accéder directement au contenu
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

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.
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Dates et versions

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

Identifiants

  • HAL Id : hal-02784759 , version 3

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, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 2 : Traitement Automatique des Langues Naturelles, 2020, Nancy, France. pp.108-121. ⟨hal-02784759v3⟩
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