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Adaptation Au Domaine de la Traduction Automatique Statistique
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Les performances de traduction des systčmes statistiques dépendent considérablement de la qualité et de la quantité des données d'apprentissage disponibles. Cependant, la plupart des corpus parallčles convenables et librement disponibles proviennent d'organisations internationales (ONU, Parlement européen, etc.). En conséquence, le « style » de ces données d'apprentissage n'est pas trčs approprié pour construire un systčme de traduction adapté ŕ des domaines particuliers. Nous présentons, alors, dans ce travail plusieurs techniques et approches pour adapter un systčme de traduction ŕ un domaine différent spécifique pour lequel on dispose d'une quantité raisonnable de données d'apprentissage. Nous avons obtenu des améliorations significatives du score BLEU avec des systčmes de traduction « adaptés » de l'anglais vers le français.
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