Word2Vec vs DBnary ou comment (ré)concilier représentations distribuées et réseaux lexico-sémantiques ? Le cas de l’évaluation en traduction automatique

Christophe Servan 1 Zied Elloumi 1 Hervé Blanchon 1 Laurent Besacier 1, 2
1 GETALP - Groupe d’Étude en Traduction Automatique/Traitement Automatisé des Langues et de la Parole
LIG - Laboratoire d'Informatique de Grenoble
2 IUF - Institut Universitaire de France
Abstract : This paper presents an approach combining lexical-semantic resources and distributed representations of words applied to the evaluation in machine translation (MT). This study is made through the enrichment of a well-known MT evaluation metric : METEOR. METEOR enables an approximate match (synonymy or morphological similarity) between an automatic and a reference translation. Our experiments are made in the framework of the Metrics task of WMT 2014. We show that distributed representations are less efficient than lexical-semantic resources for MT evaluation but they can nonetheless bring interesting additional information.
Mots-clés : ressources lexico-sémantiques Traduction automatique évaluation similarité entre mots représentations distribuées de mots
Type de document :
Communication dans un congrès
TALN 2016, Jul 2016, Paris, France. Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01350101
Contributeur : Laurent Besacier <>
Soumis le : dimanche 21 août 2016 - 09:12:56
Dernière modification le : mercredi 7 septembre 2016 - 09:57:18
Document(s) archivé(s) le : mardi 22 novembre 2016 - 10:26:04

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Christophe Servan, Zied Elloumi, Hervé Blanchon, Laurent Besacier. Word2Vec vs DBnary ou comment (ré)concilier représentations distribuées et réseaux lexico-sémantiques ? Le cas de l’évaluation en traduction automatique. TALN 2016, Jul 2016, Paris, France. Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL. <hal-01350101>

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