Neural machine translationNeural machine translation (NMT) is an approach to machine translation that uses an artificial neural network to predict the likelihood of a sequence of words, typically modeling entire sentences in a single integrated model. They require only a fraction of the memory needed by traditional statistical machine translation (SMT) models. Furthermore, unlike conventional translation systems, all parts of the neural translation model are trained jointly (end-to-end) to maximize the translation performance.
Statistical machine translationStatistical machine translation (SMT) was a machine translation approach, that superseded the previous, rule-based approach because it required explicit description of each and every linguistic rule, which was costly, and which often did not generalize to other languages. Since 2003, the statistical approach itself has been gradually superseded by the deep learning-based neural network approach. The first ideas of statistical machine translation were introduced by Warren Weaver in 1949, including the ideas of applying Claude Shannon's information theory.
Traductionvignette|La Pierre de Rosette, qui a permis le déchiffrement des hiéroglyphes au . La traduction (dans son acception principale de traduction interlinguale) est le fait de faire passer un texte rédigé dans une langue (« langue source », ou « langue de départ ») dans une autre langue (« langue cible », ou « langue d'arrivée »). Elle met en relation au moins deux langues et deux cultures, et parfois deux époques.
Google TraductionGoogle Traduction (Google Translate) est un service de traduction automatique gratuit fourni par Google. Contrairement à d'autres services de traduction comme Babel Fish (supprimé en 2012), AOL et Yahoo! qui utilisent SYSTRAN, Google utilise son propre logiciel de traduction. Le service permet également la traduction de pages Web, même longues. Depuis , une limitation de caractères traduits est posée, mais elle n'affecte pas la traduction d'une page web via son URL.
Traduction automatiqueLa traduction automatique désigne la traduction brute d'un texte entièrement réalisée par un ou plusieurs programmes informatiques. Dans le cas de la traduction d'une conversation audio, en direct ou en différé, on parle de transcription automatique. Un traducteur humain n’intervient pas pour corriger les erreurs du texte durant la traduction, mais seulement avant et/ou après. On la distingue de la traduction assistée par ordinateur où la traduction est en partie manuelle, éventuellement de façon interactive avec la machine.
Example-based machine translationExample-based machine translation (EBMT) is a method of machine translation often characterized by its use of a bilingual corpus with parallel texts as its main knowledge base at run-time. It is essentially a translation by analogy and can be viewed as an implementation of a case-based reasoning approach to machine learning. At the foundation of example-based machine translation is the idea of translation by analogy.
Traduction assistée par ordinateurLa traduction assistée par ordinateur ou TAO (en anglais, computer-aided translation ou CAT) est un domaine qui est à cheval entre la traduction et l’informatique. Elle est un sous-domaine de la traductique, qui regroupe l'ensemble des outils informatiques utilisées par un traducteur (traitement de textes, outils terminologiques, traduction automatique...). Elle ne doit pas être confondue avec la traduction automatique par ordinateur : dans la traduction assistée par ordinateur, c’est bien un humain qui traduit, mais avec un soutien informatique pour lui faciliter la tâche.
TraductologieLa traductologie, en tant que science, étudie le processus cognitif et les processus linguistiques inhérents à toute reproduction (traduction) orale, écrite ou gestuelle, vers un langage, de l'expression d'une idée provenant d'un autre langage (signes vocaux (parole), graphiques (écriture) ou gestuels). Quand ce travail ne porte pas sur des textes, on parle aussi de « transposition intersémiotique » ou « transmutation » (Jakobson).
Alignement de séquencesEn bio-informatique, l'alignement de séquences (ou alignement séquentiel) est une manière de représenter deux ou plusieurs séquences de macromolécules biologiques (ADN, ARN ou protéines) les unes sous les autres, de manière à en faire ressortir les régions homologues ou similaires. L'objectif de l'alignement est de disposer les composants (nucléotides ou acides aminés) pour identifier les zones de concordance. Ces alignements sont réalisés par des programmes informatiques dont l'objectif est de maximiser le nombre de coïncidences entre nucléotides ou acides aminés dans les différentes séquences.
Réseau neuronal convolutifEn apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.
Transformeurvignette|Schéma représentant l'architecture générale d'un transformeur. Un transformeur (ou modèle auto-attentif) est un modèle d'apprentissage profond introduit en 2017, utilisé principalement dans le domaine du traitement automatique des langues (TAL). Dès 2020, les transformeurs commencent aussi à trouver une application en matière de vision par ordinateur par la création des vision transformers (ViT).
Réseau de neurones artificielsUn réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.
Multiple sequence alignmentMultiple sequence alignment (MSA) may refer to the process or the result of sequence alignment of three or more biological sequences, generally protein, DNA, or RNA. In many cases, the input set of query sequences are assumed to have an evolutionary relationship by which they share a linkage and are descended from a common ancestor. From the resulting MSA, sequence homology can be inferred and phylogenetic analysis can be conducted to assess the sequences' shared evolutionary origins.
Attention (machine learning)Machine learning-based attention is a mechanism mimicking cognitive attention. It calculates "soft" weights for each word, more precisely for its embedding, in the context window. It can do it either in parallel (such as in transformers) or sequentially (such as recursive neural networks). "Soft" weights can change during each runtime, in contrast to "hard" weights, which are (pre-)trained and fine-tuned and remain frozen afterwards. Multiple attention heads are used in transformer-based large language models.
Suite (mathématiques)vignette|Exemple de suite : les points bleus représentent ses termes. En mathématiques, une suite est une famille d'éléments — appelés ses « termes » — indexée par les entiers naturels. Une suite finie est une famille indexée par les entiers strictement positifs inférieurs ou égaux à un certain entier, ce dernier étant appelé « longueur » de la suite. Lorsque tous les éléments d'une suite (infinie) appartiennent à un même ensemble , cette suite peut être assimilée à une application de dans .
Evaluation of machine translationVarious methods for the evaluation for machine translation have been employed. This article focuses on the evaluation of the output of machine translation, rather than on performance or usability evaluation. Round-trip translation A typical way for lay people to assess machine translation quality is to translate from a source language to a target language and back to the source language with the same engine. Though intuitively this may seem like a good method of evaluation, it has been shown that round-trip translation is a "poor predictor of quality".
Limite d'une suiteEn mathématiques, de manière intuitive, la limite d'une suite est l'élément dont les termes de la suite se rapprochent quand les indices deviennent très grands. Cette définition intuitive n'est guère exploitable car il faudrait pouvoir définir le sens de « se rapprocher ». Cette notion sous-entend l'existence d'une distance (induite par la valeur absolue dans R, par le module dans C, par la norme dans un espace vectoriel normé) mais on verra que l'on peut même s'en passer pourvu qu'on ait une topologie.
Traitement automatique du langage naturelLe traitement automatique du langage naturel (TALN), en anglais natural language processing ou NLP, est un domaine multidisciplinaire impliquant la linguistique, l'informatique et l'intelligence artificielle, qui vise à créer des outils de traitement du langage naturel pour diverses applications. Il ne doit pas être confondu avec la linguistique informatique, qui vise à comprendre les langues au moyen d'outils informatiques.
Réseau de neurones récurrentsUn réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.
Apprentissage de représentationsEn apprentissage automatique, l'apprentissage des caractéristiques ou apprentissage des représentations est un ensemble de techniques qui permet à un système de découvrir automatiquement les représentations nécessaires à la détection ou à la classification des caractéristiques à partir de données brutes. Cela remplace l'ingénierie manuelle des fonctionnalités et permet à une machine d'apprendre les fonctionnalités et de les utiliser pour effectuer une tâche spécifique.
