Intégration de l’alignement de mots dans le concordancier bilingue TransSearch
Stéphane Huet, Julien Bourdaillet, Philippe Langlais
Résumé : Malgré les nombreuses études visant à améliorer la traduction automatique, la traduction assistée par ordinateur reste la solution préférée des traducteurs lorsqu’une sortie de qualité est recherchée. Dans cet article, nous présentons nos travaux menés dans le but d’améliorer le concordancier bilingue TransSearch. Ce service, accessible sur le Web, repose principalement sur un alignement au niveau des phrases. Dans cette étude, nous discutons et évaluons l’intégration d’un alignement statistique au niveau des mots. Nous présentons deux nouvelles problématiques essentielles au succès de notre nouveau prototype : la détection des traductions erronées et le regroupement des variantes de traduction similaires.
Abstract : Despite the impressive amount of recent studies devoted to improving the state of the art of machine translation, computer assisted translation tools remain the preferred solution of human translators when publication quality is of concern. In this paper, we present our ongoing efforts conducted within a project which aims at improving the commercial bilingual concordancer TransSearch. The core technology of this Web-based service mainly relies on sentence-level alignment. In this study, we discuss and evaluate the embedding of statistical word-level alignment. Two novel issues that are essential to the success of our new prototype are tackled: detecting erroneous translations and grouping together similar translations.
Mots clés : alignement au niveau des mots, concordancier bilingue, traduction automatique
Keywords : word-level alignment, bilingual concordancer, machine translation