@inproceedings{Bouthors-Crego-Yvon:CORIA-TALN:2025,
    author = "Bouthors, Maxime and Crego, Josep and Yvon, Fran\c{c}ois",
    title = "Am\'eliorer la Traduction Neuronale par Exemple avec des Donn\'ees Monolingues",
    booktitle = "Actes de CORIA-TALN-RJCRI-RECITAL 2025. Actes des 32\`eme Conf\'erence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN),  volume 1 : articles scientifiques originaux",
    month = "6",
    year = "2025",
    address = "Marseille, France",
    publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues",
    pages = "117-133",
    note = "",
    abstract = "Les syst\`emes de traduction neuronale augment\'ee par des exemples (RANMT) utilisent des corpus bilingues dits m\'emoires de traduction (TM). Pourtant, dans de nombreux cas, des corpus monolingues du domaine d'int\'er\^et dans la langue cible sont disponibles. Nos travaux s'int\'eressent \`a l'exploitation de telles ressources, en recherchant les segments pertinents directement dans la langue cible, conditionnellement \`a une phrase source en requ\^ete. \`A cet effet, nous proposons d'am\'eliorer les syst\`emes de recherche cross-lingue, en les entra{\^\i}nant \`a r\'ealiser des association lexicales. Nos exp\'eriences avec deux architectures neuronales montrent l'avantage de notre m\'ethode dans un cas contr\^ol\'e, conduisant \`a des performances de traduction qui peuvent surpasser les m\'ethodes bas\'ees sur une m\'emoire de traduction. Enfin, nous \'evaluons notre m\'ethode dans une configuration r\'ealiste pour laquelle la quantit\'e de donn\'ees monolingues exc\`ede celle des donn\'ees parall\`eles. Cette approche r\'esulte en une nette am\'elioration des performances par rapport \`a des mod\`eles de base ainsi que des encodeurs pr\'e-entra{\^\i}n\'es.",
    keywords = "traduction neuronale, recherche d'information, recherche cross-lingue, traduction \`a base d'exemples",
    url = "https://talnarchives.atala.org/TALN/TALN-2025/126.pdf"
}