{"id":3316,"date":"2016-12-19T09:48:10","date_gmt":"2016-12-19T08:48:10","guid":{"rendered":"https:\/\/www.systransoft.com\/?post_type=paper&#038;p=3316"},"modified":"2023-11-16T17:58:54","modified_gmt":"2023-11-16T16:58:54","slug":"domain-specialization-a-post-training-domain-adaptation-for-neural-machine-translation","status":"publish","type":"paper","link":"https:\/\/www.systransoft.com\/fr\/ressources\/papers-and-publications\/domain-specialization-a-post-training-domain-adaptation-for-neural-machine-translation\/","title":{"rendered":"Sp\u00e9cialisation de domaine : une adaptation de domaine post-formation pour la traduction automatique neuronale"},"content":{"rendered":"<p>L'adaptation de domaine est une caract\u00e9ristique cl\u00e9 de la traduction automatique. Il englobe g\u00e9n\u00e9ralement la terminologie, le domaine et l'adaptation de style, en particulier pour les flux de travail de post-\u00e9dition humaine dans la traduction assist\u00e9e par ordinateur (TAO). Avec la traduction automatique neuronale (NMT), nous introduisons une nouvelle notion d'adaptation de domaine que nous appelons \u00ab sp\u00e9cialisation \u00bb et qui montre des r\u00e9sultats prometteurs \u00e0 la fois dans la vitesse d'apprentissage et dans la pr\u00e9cision d'adaptation. Dans cet article, nous proposons d'explorer cette approche sous plusieurs perspectives.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>L'adaptation de domaine est une caract\u00e9ristique cl\u00e9 de la traduction automatique. Il englobe g\u00e9n\u00e9ralement l'adaptation terminologique, de domaine et de style, en particulier pour les flux de travail de post-\u00e9dition humaine dans la traduction assist\u00e9e par ordinateur (CAT). Avec la traduction automatique neuronale (NMT), nous introduisons une nouvelle notion d'adaptation de domaine que nous appelons \u00ab sp\u00e9cialisation \u00bb et qui montre des r\u00e9sultats prometteurs \u00e0 la fois dans la vitesse d'apprentissage... <a href=\"https:\/\/www.systransoft.com\/fr\/ressources\/papers-and-publications\/domain-specialization-a-post-training-domain-adaptation-for-neural-machine-translation\/\">Suite<\/a><\/p>","protected":false},"featured_media":0,"template":"","class_list":["post-3316","paper","type-paper","status-publish","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.systransoft.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/paper\/3316","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=3316"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}