L'adaptation de domaine est un probl\u00e8me ancien et \u00e9pineux pour les syst\u00e8mes de traduction automatique. L'approche la plus courante et la plus efficace pour l'adaptation supervis\u00e9e consiste \u00e0 affiner un syst\u00e8me de r\u00e9f\u00e9rence avec des donn\u00e9es parall\u00e8les dans le domaine. Le r\u00e9glage fin standard modifie cependant tous les param\u00e8tres du r\u00e9seau, ce qui rend cette approche co\u00fbteuse en calcul et sujette \u00e0 un surajustement. Une approche r\u00e9cente, l\u00e9g\u00e8re, augmente plut\u00f4t un mod\u00e8le de base avec des couches d'adaptateurs suppl\u00e9mentaires (petites), en gardant le reste du mode inchang\u00e9. Cela a le m\u00e9rite suppl\u00e9mentaire de laisser le mod\u00e8le de base intact et adaptable \u00e0 plusieurs domaines. Dans cet article, nous effectuons une analyse approfondie du mod\u00e8le d'adaptateur dans le contexte d'une t\u00e2che de traduction automatique multidomaine. Nous opposons plusieurs impl\u00e9mentations de cette id\u00e9e sur deux paires de langues. Nos principales conclusions sont que les adaptateurs r\u00e9siduels fournissent une m\u00e9thode rapide et peu co\u00fbteuse pour l'adaptation supervis\u00e9e multi-domaines ; nos deux variantes s'av\u00e8rent aussi efficaces que le mod\u00e8le d'adaptateur d'origine, et une perspective ouverte pour rendre \u00e9galement les mod\u00e8les adapt\u00e9s plus robustes aux erreurs de domaine d'\u00e9tiquette.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
L'adaptation de domaine est un probl\u00e8me ancien et frustrant pour les syst\u00e8mes de traduction automatique. L'approche la plus courante et la plus efficace en mati\u00e8re d'adaptation supervis\u00e9e consiste \u00e0 peaufiner un syst\u00e8me de base \u00e0 l'aide de donn\u00e9es parall\u00e8les dans le domaine. Un r\u00e9glage fin standard modifie cependant tous les param\u00e8tres du r\u00e9seau, ce qui rend cette approche co\u00fbteuse en calcul et sujette au surajustement. Une approche r\u00e9cente et l\u00e9g\u00e8re augmente plut\u00f4t ... Suite<\/a><\/p>","protected":false},"featured_media":0,"template":"","class_list":["post-3156","paper","type-paper","status-publish","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.systransoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/paper\/3156","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=3156"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}