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dc.contributor.advisorLanglais, Philippe
dc.contributor.authorMonty, Pierre Paul
dc.date.accessioned2011-01-21T16:23:00Z
dc.date.availableNO_RESTRICTIONen
dc.date.available2011-01-21T16:23:00Z
dc.date.issued2010-12-02
dc.date.submitted2010-08
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1866/4515
dc.subjectTraduction statistiqueen
dc.subjectStatistical translationen
dc.subjectModèle à base de segmentsen
dc.subjectPhrase based modelen
dc.subjectRecherche localeen
dc.subjectLocal searchen
dc.subjectAlgorithme gloutonen
dc.subjectGreedy algorithmen
dc.subject.otherApplied Sciences - Artificial Intelligence / Sciences appliqués et technologie - Intelligence artificielle (UMI : 0800)en
dc.titleTraduction statistique par recherche localeen
dc.typeThèse ou mémoire / Thesis or Dissertation
etd.degree.disciplineInformatiqueen
etd.degree.grantorUniversité de Montréalfr
etd.degree.levelMaîtrise / Master'sen
etd.degree.nameM. Sc.en
dcterms.abstractLa traduction statistique vise l’automatisation de la traduction par le biais de modèles statistiques. Dans ce travail, nous relevons un des grands défis du domaine : la recherche (Brown et al., 1993). Les systèmes de traduction statistique de référence, tel Moses (Koehn et al., 2007), effectuent généralement la recherche en explorant l’espace des préfixes par programmation dynamique, une solution coûteuse sur le plan computationnel pour ce problème potentiellement NP-complet (Knight, 1999). Nous postulons qu’une approche par recherche locale (Langlais et al., 2007) peut mener à des solutions tout aussi intéressantes en un temps et un espace mémoire beaucoup moins importants (Russell et Norvig, 2010). De plus, ce type de recherche facilite l’incorporation de modèles globaux qui nécessitent des traductions complètes et permet d’effectuer des modifications sur ces dernières de manière non-continue, deux tâches ardues lors de l’exploration de l’espace des préfixes. Nos expériences nous révèlent que la recherche locale en traduction statistique est une approche viable, s’inscrivant dans l’état de l’art.en
dcterms.abstractStatistical machine translation is a concerted effort towards the automation of the translation process. In the work presented here, we explore one of the major challenges of statistical machine translation: the search step (Brown et al., 1993). State of the art systems such as Moses (Koehn et al., 2007) search by exploring the prefix search space, a computationally costly solution to this potentially NP-complete problem (Knight, 1999). We propose that a local search approach can yield solutions which are qualitatively just as interesting, while keeping memory space and execution time at lower levels (Russell et Norvig, 2010). Furthermore, this type of search facilitates the use of global models for which a complete translation is needed and allows for non-continuous modifications, two tasks made difficult by exploring the prefix search space. The experiments we have conducted reveal that the use of local search during the search step in statistical machine translation is a viable, state of the art approach.en
dcterms.languagefraen


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