{"id":1699,"date":"2022-12-13T03:04:08","date_gmt":"2022-12-13T02:04:08","guid":{"rendered":"https:\/\/www.systransoft.com\/papers\/maxime-sit-quis-dolore-rerum-ea\/"},"modified":"2023-11-16T18:22:31","modified_gmt":"2023-11-16T17:22:31","slug":"non-autoregressive-machine-translation-with-translation-memories","status":"publish","type":"paper","link":"https:\/\/www.systransoft.com\/fr\/ressources\/papers-and-publications\/non-autoregressive-machine-translation-with-translation-memories\/","title":{"rendered":"Traduction automatique non autor\u00e9gressive avec m\u00e9moires de traduction"},"content":{"rendered":"La traduction automatique non autor\u00e9gressive (NAT) a r\u00e9cemment fait de grands progr\u00e8s. Cependant, la plupart des travaux r\u00e9alis\u00e9s \u00e0 ce jour ont port\u00e9 sur des t\u00e2ches de traduction standard, m\u00eame si certains mod\u00e8les NAT bas\u00e9s sur l'\u00e9dition, tels que le Levenshtein Transformer (LevT), semblent bien adapt\u00e9s \u00e0 la traduction avec une m\u00e9moire de traduction (TM). C'est le sc\u00e9nario envisag\u00e9 ici. Nous analysons d'abord le mod\u00e8le LevT \u00e0 la vanille et expliquons pourquoi il ne fonctionne pas bien dans ce contexte. Nous proposons ensuite une nouvelle variante, TM-LevT, et montrons comment entra\u00eener efficacement ce mod\u00e8le. En modifiant la pr\u00e9sentation des donn\u00e9es et en introduisant une op\u00e9ration de suppression suppl\u00e9mentaire, nous obtenons des performances comparables \u00e0 une approche autor\u00e9gressive, tout en r\u00e9duisant la charge de d\u00e9codage. Nous montrons \u00e9galement que l'incorporation de TM lors de la formation dispense d'utiliser la distillation de la connaissance, une astuce bien connue utilis\u00e9e pour att\u00e9nuer le probl\u00e8me de la multimodalit\u00e9.","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La traduction automatique non autor\u00e9gressive (NAT) a r\u00e9cemment fait de grands progr\u00e8s. Cependant, la plupart des travaux r\u00e9alis\u00e9s \u00e0 ce jour ont port\u00e9 sur des t\u00e2ches de traduction standard, m\u00eame si certains mod\u00e8les NAT bas\u00e9s sur l'\u00e9dition, tels que le Levenshtein Transformer (LevT), semblent bien adapt\u00e9s \u00e0 la traduction avec une m\u00e9moire de traduction (TM). C'est le sc\u00e9nario envisag\u00e9 ici. Nous analysons d'abord le mod\u00e8le LevT vanille... <a href=\"https:\/\/www.systransoft.com\/fr\/ressources\/papers-and-publications\/non-autoregressive-machine-translation-with-translation-memories\/\">Suite<\/a><\/p>","protected":false},"featured_media":0,"template":"","class_list":["post-1699","paper","type-paper","status-publish","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.systransoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/paper\/1699","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.systransoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/paper"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.systransoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/paper"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.systransoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1699"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}