LIG-CRIStAL System for the WMT17 Automatic Post-Editing Task

Bérard, Alexandre; Pietquin, Olivier; Besacier, Laurent

Type de document :

Communication dans un congrès avec actes

Titre :

LIG-CRIStAL System for the WMT17 Automatic Post-Editing Task

Auteur(s) :

Bérard, Alexandre [Auteur]
Sequential Learning [SEQUEL]
Laboratoire d'Informatique de Grenoble [LIG ]
Groupe d’Étude en Traduction Automatique/Traitement Automatisé des Langues et de la Parole [GETALP ]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Pietquin, Olivier [Auteur]
Sequential Learning [SEQUEL]
Institut universitaire de France [IUF]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Besacier, Laurent [Auteur]
Université Grenoble Alpes [2016-2019] [UGA [2016-2019]]
Institut universitaire de France [IUF]
Laboratoire d'Informatique de Grenoble [LIG ]
Groupe d’Étude en Traduction Automatique/Traitement Automatisé des Langues et de la Parole [GETALP ]

Titre de la manifestation scientifique :

Second conference on machine translation (WMT17) during EMNLP 2017

Ville :

Copenhague

Pays :

Danemark

Date de début de la manifestation scientifique :

2017-09-07

Discipline(s) HAL :

Informatique [cs]/Informatique et langage [cs.CL]

Résumé en anglais : [en]

This paper presents the LIG-CRIStAL submission to the shared Automatic Post-Editing task of WMT 2017. We propose two neural post-editing models: a mono-source model with a task-specific attention mechanism, which performs ...
Lire la suite >This paper presents the LIG-CRIStAL submission to the shared Automatic Post-Editing task of WMT 2017. We propose two neural post-editing models: a mono-source model with a task-specific attention mechanism, which performs particularly well in a low-resource scenario; and a chained architecture which makes use of the source sentence to provide extra context. This latter architecture manages to slightly improve our results when more training data is available. We present and discuss our results on two datasets (en-de and de-en) that are made available for the task.Lire moins >

Langue :

Anglais

Comité de lecture :

Oui

Audience :

Internationale

Vulgarisation :

Non

Projet ANR :

Méthodes qualité avancées pour la post-édition de traduction automatique
Systemes et Algorithmes Pervasifs au confluent des mondes physique et numérique

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