Traduction automatique neuronale
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La traduction automatique neuronale (TAN) est une approche de traduction automatique qui utilise un réseau neuronal artificiel pour prédire la probabilité d'une séquence de mots, généralement en modélisant puis en traduisant des phrases entières avec un seul modèle.
Propriétés
Les systèmes TAN ne nécessitent qu'une fraction de la mémoire nécessaire aux modèles traditionnels de traduction automatique statistique (TAS). De plus, contrairement aux systèmes de traduction conventionnels, toutes les parties du modèle de traduction neuronale sont entraînées conjointement pour maximiser les performances de traduction[1],[2].
Références
- ↑ Nal Kalchbrenner et Phil Blunsom, « Recurrent Continuous Translation Models », Proceedings of the 2013 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, Association for Computational Linguistics, , p. 1700–1709 (lire en ligne, consulté le )
- ↑ Ilya Sutskever, Oriol Vinyals et Quoc V. Le, « Sequence to Sequence Learning with Neural Networks », Advances in Neural Information Processing Systems 27 (NIPS 2014), (DOI 10.48550/ARXIV.1409.3215, lire en ligne, consulté le )
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