La traduction automatique supervis\u00e9e fonctionne bien lorsque le train et les donn\u00e9es d'essai sont \u00e9chantillonn\u00e9s \u00e0 partir de la m\u00eame distribution. Lorsque ce n'est pas le cas, les techniques d'adaptation permettent de s'assurer que les connaissances acquises \u00e0 partir de textes hors domaine se g\u00e9n\u00e9ralisent \u00e0 des phrases dans le domaine. Nous \u00e9tudions ici un cadre connexe, l'adaptation multi-domaines, o\u00f9 le nombre de domaines est potentiellement important et s'adapter s\u00e9par\u00e9ment \u00e0 chaque domaine gaspillerait des ressources de formation. Notre proposition transpose \u00e0 la traduction automatique neuronale la technique d'extension de la fonctionnalit\u00e9 de (Daum\u2019{e} III, 2007) : elle isole les repr\u00e9sentations lexicales sp\u00e9cifiques \u00e0 un domaine, tout en partageant la majeure partie du r\u00e9seau entre les domaines. Nos exp\u00e9riences utilisent deux architectures et deux paires de langages : elles montrent que notre approche, bien que simple et peu co\u00fbteuse en calcul, surpasse plusieurs lignes de base solides et fournit un syst\u00e8me multi-domaines qui traduit avec succ\u00e8s des textes de sources diverses.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
La traduction automatique supervis\u00e9e fonctionne bien lorsque les donn\u00e9es de train et d'essai sont \u00e9chantillonn\u00e9es \u00e0 partir de la m\u00eame distribution. Lorsque ce n'est pas le cas, les techniques d'adaptation permettent de s'assurer que les connaissances acquises \u00e0 partir de textes hors domaine se g\u00e9n\u00e9ralisent aux phrases dans le domaine. Nous \u00e9tudions ici un cadre connexe, l'adaptation multi-domaines, o\u00f9 le nombre de domaines est potentiellement grand et... Suite<\/a><\/p>","protected":false},"featured_media":0,"template":"","class_list":["post-3282","paper","type-paper","status-publish","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.systransoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/paper\/3282","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=3282"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}