Les approches de traduction automatique bas\u00e9es sur des corpus reposent sur la disponibilit\u00e9 de corpus parall\u00e8les propres. Ces ressources sont rares et, en raison des processus automatiques impliqu\u00e9s dans leur pr\u00e9paration, elles sont souvent bruyantes. % peut contenir des paires de phrases qui ne sont pas aussi parall\u00e8les qu\u2019on pourrait l\u2019imaginer. Cet article d\u00e9crit une m\u00e9thode non supervis\u00e9e pour d\u00e9tecter les divergences de traduction dans les phrases parall\u00e8les. Nous nous appuyons sur un r\u00e9seau de neurones qui calcule les scores de similarit\u00e9 de phrases multilingues, qui sont ensuite utilis\u00e9s pour filtrer efficacement les traductions divergentes. En outre, les scores de similarit\u00e9 pr\u00e9dits par le r\u00e9seau sont utilis\u00e9s pour identifier et corriger certaines divergences partielles, ce qui donne des segments parall\u00e8les suppl\u00e9mentaires. Nous \u00e9valuons ces m\u00e9thodes pour les t\u00e2ches de traduction automatique anglais-fran\u00e7ais et anglais-allemand, et montrons que l\u2019utilisation de corpus filtr\u00e9s\/corrig\u00e9s am\u00e9liore r\u00e9ellement les performances de MT.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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