Reconnaissance des procédés de traduction sous-phrastiques : des ressources aux validations

• Main Author: Zhai, Yuming
• Other Authors: Paris Saclay
• Language: fr
• Published: 2019
• Subjects: Création de corpus; Reconnaissance automatique; Application en traitement automatique des langues; Corpus creation; Automatic recognition; Application in natural language processing
• Online Access: http://www.theses.fr/2019SACLS489/document

Les procédés de traduction constituent un sujet important pour les traductologues et les linguistes. Face à un certain mot ou segment difficile à traduire, les traducteurs humains doivent appliquer les solutions particulières au lieu de la traduction littérale, telles que l'équivalence idiomatique, la généralisation, la particularisation, la modulation syntaxique ou sémantique, etc.En revanche, ce sujet a reçu peu d'attention dans le domaine du Traitement Automatique des Langues (TAL). Notre problématique de recherche se décline en deux questions : est-il possible de reconnaître automatiquement les procédés de traduction ? Certaines tâches en TAL peuvent-elles bénéficier de la reconnaissance des procédés de traduction ?Notre hypothèse de travail est qu'il est possible de reconnaître automatiquement les différents procédés de traduction (par exemple littéral versus non littéral). Pour vérifier notre hypothèse, nous avons annoté un corpus parallèle anglais-français en procédés de traduction, tout en établissant un guide d'annotation. Notre typologie de procédés est proposée en nous appuyant sur des typologies précédentes, et est adaptée à notre corpus. L'accord inter-annotateur (0,67) est significatif mais dépasse peu le seuil d'un accord fort (0,61), ce qui reflète la difficulté de la tâche d'annotation. En nous fondant sur des exemples annotés, nous avons ensuite travaillé sur la classification automatique des procédés de traduction. Même si le jeu de données est limité, les résultats expérimentaux valident notre hypothèse de travail concernant la possibilité de reconnaître les différents procédés de traduction. Nous avons aussi montré que l'ajout des traits sensibles au contexte est pertinent pour améliorer la classification automatique.En vue de tester la généricité de notre typologie de procédés de traduction et du guide d'annotation, nos études sur l'annotation manuelle ont été étendues au couple de langues anglais-chinois. Ce couple de langues partagent beaucoup moins de points communs par rapport au couple anglais-français au niveau linguistique et culturel. Le guide d'annotation a été adapté et enrichi. La typologie de procédés de traduction reste identique à celle utilisée pour le couple anglais-français, ce qui justifie d'étudier le transfert des expériences menées pour le couple anglais-français au couple anglais-chinois.Dans le but de valider l'intérêt de ces études, nous avons conçu un outil d'aide à la compréhension écrite pour les apprenants de français langue étrangère. Une expérience sur la compréhension écrite avec des étudiants chinois confirme notre hypothèse de travail et permet de modéliser l'outil. D'autres perspectives de recherche incluent l'aide à la construction de ressource de paraphrases, l'évaluation de l'alignement automatique de mots et l'évaluation de la qualité de la traduction automatique. === Translation techniques constitute an important subject in translation studies and in linguistics. When confronted with a certain word or segment that is difficult to translate, human translators must apply particular solutions instead of literal translation, such as idiomatic equivalence, generalization, particularization, syntactic or semantic modulation, etc.However, this subject has received little attention in the field of Natural Language Processing (NLP). Our research problem is twofold: is it possible to automatically recognize translation techniques? Can some NLP tasks benefit from the recognition of translation techniques?Our working hypothesis is that it is possible to automatically recognize the different translation techniques (e.g. literal versus non-literal). To verify our hypothesis, we annotated a parallel English-French corpus with translation techniques, while establishing an annotation guide. Our typology of techniques is proposed based on previous typologies, and is adapted to our corpus. The inter-annotator agreement (0.67) is significant but slightly exceeds the threshold of a strong agreement (0.61), reflecting the difficulty of the annotation task. Based on annotated examples, we then worked on the automatic classification of translation techniques. Even if the dataset is limited, the experimental results validate our working hypothesis regarding the possibility of recognizing the different translation techniques. We have also shown that adding context-sensitive features is relevant to improve the automatic classification.In order to test the genericity of our typology of translation techniques and the annotation guide, our studies of manual annotation have been extended to the English-Chinese language pair. This pair shares far fewer linguistic and cultural similarities than the English-French pair. The annotation guide has been adapted and enriched. The typology of translation techniques remains the same as that used for the English-French pair, which justifies studying the transfer of the experiments conducted for the English-French pair to the English-Chinese pair.With the aim to validate the benefits of these studies, we have designed a tool to help learners of French as a foreign language in reading comprehension. An experiment on reading comprehension with Chinese students confirms our working hypothesis and allows us to model the tool. Other research perspectives include helping to build paraphrase resources, evaluating automatic word alignment and evaluating the quality of machine translation.