invited speaker, atala 2014 ph. d. thesis award

Traduction assistee par ordinateur et corpuscomparables

Conference invitee : Prix de these ATALA 2014

Estelle DelpechResponsable scientifique, Nomao

www.nomao.com/labs

Travaux de these effectues au LINA sous la direction de B. Daille et E. Morin

TALN’14 – 2 juillet 2014 – Marseille, France

www.nomao.com/labs

Traduction assistee par ordinateur et corpus comparables

Introduction

Contexte

Lingua et Machina logiciels de Traduction Assistee par Ordinateuret Traduction Automatique[Brown de Colstoun et al., 2011]

ANR Metricc exploitation des corpus comparables pour:

I recherche d’information interlingueI categorisation multilingueI traduction assistee par ordinateur

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Introduction

La Traduction Assistee par Ordinateur (TAO)

TAO Technologies permettant aux humains de mieuxtraduire

I pre-traductionI logiciels de gestion terminologiqueI memoires de traduction

6= TA Traduction sans intervention humaine

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Introduction

Materiau de base : historique de traductions (corpusparallele)

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Introduction

Limite des corpus paralleles

I DisponibiliteI nouveaux domaines ?I langues peu dotees ?

I Risque qualitatifI Partie Cible : variante de la langue cible appelee translecte

(“translationese”)[Baker, 1996, Zanettin, 1998, Mc Enery and Xiao, 2007]

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Introduction

Solution possible : corpus comparables

Texte FR cancer du sein Texte EN cancer du sein

Ipsen is participating in studiesconducted under the auspices of theIBCSG for the treatment ofpremenopausal breast cancer. Thesestudies compare conventionaltreatment methods with hormonetherapy combining Decapeptyl R©with estrogen suppressor agents.Their findings could lead to arevision of treatment guidelines forbreast cancer in pre-menopausalwomen expressing hormonalreceptors.

HormonotherapieDans environ deux tiers des cancersdu sein, les cellules cancereusespresentent des recepteurshormonaux en exces. La tumeur estalors dite hormonosensible car lesœstrogenes stimulent la proliferationcancereuse par l’intermediaire desrecepteurs. Les traitements agirontsoit en diminuant le tauxd’œstrogenes dans le sang, soit enbloquant les recepteurs hormonaux

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Introduction

Solution possible : corpus comparables

Texte FR cancer du sein Texte EN cancer du sein

Ipsen is participating in studiesconducted under the auspices of theIBCSG for the treatment ofpremenopausal breast cancer.These studies compare conventionaltreatment methods with hormonetherapy combining Decapeptyl R©with estrogen suppressor agents.Their findings could lead to arevision of treatment guidelines forbreast cancer in pre-menopausalwomen expressing hormonalreceptors.

HormonotherapieDans environ deux tiers des cancersdu sein, les cellules cancereusespresentent des recepteurshormonaux en exces. La tumeur estalors dite hormonosensible car lesœstrogenes stimulent laproliferation cancereuse parl’intermediaire des recepteurs. Lestraitements agiront soit endiminuant le taux d’œstrogenes dansle sang, soit en bloquant lesrecepteurs hormonaux

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Introduction

Exploitation des corpus comparables

TA extraction de lexiques pour l’adaptation au domaine :+0.02 a 0.03 BLEU [Carpuat et al., 2012]

CLIR augmentation du lexique bilingue utilise par lesysteme de RI : +0.016 MAP [Li et al., 2011]

Traduction non assistee ameliorations qualitatives[Zanettin, 1998, Friedbichler and Friedbichler, 1997,Mc Enery and Xiao, 2007]

TAO ?

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Introduction

Objectifs de la these

1. Evaluer l’interet des corpus comparables pour la TAO

2. Ameliorer/Proposer des modalites d’exploitation pour la TAO

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Introduction

Plan

1. Methode classique d’extraction de lexiques bilingues a partir decorpus comparables

2. Evaluation applicative des lexiques bilingues destines a latraduction humaine

3. Extraction de lexiques bilingues par l’approche compositionnelle

Conclusion

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1. Methode classique d’extraction de lexiques bilingues a partir de corpus comparables

Plan




Conclusion

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Methode d’extraction classique

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Alignement par similarite contextuelle

I Premiers travaux : [Rapp, 1999, Fung, 1997]

I Hypothese distributionnelle : deux mots de sens prochetendent a apparaıtre dans des contextes similaires

biallelic : {instability : 5.14, tamoxifen: 2.13, cell-type: 2.1 ...}{instabilite: 5.14, tamoxifene: 2.13, ?: 2.1 ...}

l calcul similarite : 0.34

biallelique : {instabilite: 5.78, traitement : 6.33, tamoxifene: 1.2 ...}

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biallelic : {instability : 5.14, tamoxifen: 2.13, cell-type: 2.1 ...}

{instabilite: 5.14, tamoxifene: 2.13, ?: 2.1 ...}



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biallelic : {instability : 5.14, tamoxifen: 2.13, cell-type: 2.1 ...}{instabilite: 5.14, tamoxifene: 2.13, ?: 2.1 ...}



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Evaluation et performances

I Precision sur le TopN : % de termes avec un traductioncorrecte parmi les N premieres traductions candidates

I Corpus specialises <700k mots : 41% a 76% sur Top20I Difficulte (vs. corpus paralleles) :

I espace de recherche tres vasteI traduction peut etre absente

I Evaluation par reference :I capacite a reproduire un lexique construit a prioriI quid de l’apport en contexte d’utilisation reel ?

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I Corpus specialises <700k mots : 41% a 76% sur Top20

I Difficulte (vs. corpus paralleles) :I espace de recherche tres vasteI traduction peut etre absente


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I Corpus specialises <700k mots : 41% a 76% sur Top20I Difficulte (vs. corpus paralleles) :

I espace de recherche tres vasteI traduction peut etre absente


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2. Evaluation applicative des lexiques bilingues destines a la traduction humaine

Plan




Conclusion

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Lexique evalue

I Extrait d’un corpus comparable cancer du sein EN-FR

I Interface riche [Delpech and Daille, 2010]: acces auxcontextes, recherche en corpus, variantes orthographiques,termes proches, frequence, etc.

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Methodologie d’evaluation[Delpech, 2011a, Delpech, 2011b]

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Methodologie d’evaluation

I Objet evalue : expressions problematiques

I Mesure : % de traductions exactes, acceptables, fausses

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Resultats

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Difficultes d’usage et resistances

I Trop de termes sources non couverts

⇒ collecte du corpus

I Pas assez d’information pour choisir la bonne traduction

⇒ contextualiser les traductions

I Pas assez precis, trop de traductions candidates

⇒ diminuer le nombre de traductions⇒ approche compositionnelle [Morin and Daille, 2010]

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Plan




Conclusion

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Principe

“ab” “blue dye”Decomposition {a, b} {blue, dye}

Traduction {A, B} {bleu, colorant}Recomposition {AB, BA} {bleu colorant, colorant bleu}Selection “BA” “colorant bleu”

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Principe

“ab” “blue dye”

Decomposition {a, b} {blue, dye}Traduction {A, B} {bleu, colorant}Recomposition {AB, BA} {bleu colorant, colorant bleu}Selection “BA” “colorant bleu”

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Principe



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Principe


Traduction {A, B} {bleu, colorant}

Recomposition {AB, BA} {bleu colorant, colorant bleu}Selection “BA” “colorant bleu”

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Principe


Traduction {A, B} {bleu, colorant}Recomposition {AB, BA} {bleu colorant, colorant bleu}

Selection “BA” “colorant bleu”

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Principe



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Interet pour les corpus comparables

I Peu/pas dependant de la frequence des termes

I Meilleure precision : 88% sur Top1 vs. 20% sur Top20[Morin and Daille, 2010]

I Concerne de nombreux cas :I 60% des nouveaux termes sont complexes

[Namer and Baud, 2007]I 48,7% des composes Nom Nom ont une traduction

compositionnelle [?]I 75,1% des unites polylexicales ont une traduction

compositionnelle [Robitaille et al., 2006]

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Travaux existantsGestion de la variation

I Morpho-syntaxique [Cartoni, 2009, Morin and Daille, 2010]I gene therapy Õ therapie genique

I Divergence lexicale [Robitaille et al., 2006, S. Vintar, 2010]I machine translation Õ traduction automatique

I Fertilite :

I composes nominaux allemands Õ SN [Weller et al., 2011]I [ML] composes neoclassiques [Claveau and Kijak, 2011] :

alignements de type 菌 Õ {bacterie, bacterio, bacteri}

⇒ Ameliorer le traitement de la fertilite dans l’approchecompositionnelle

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I Fertilite :

I composes nominaux allemands Õ SN [Weller et al., 2011]I [ML] composes neoclassiques [Claveau and Kijak, 2011] :

alignements de type 菌 Õ {bacterie, bacterio, bacteri}⇒ Ameliorer le traitement de la fertilite dans l’approche

compositionnelle

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I Fertilite :I composes nominaux allemands Õ SN [Weller et al., 2011]

I [ML] composes neoclassiques [Claveau and Kijak, 2011] :alignements de type 菌 Õ {bacterie, bacterio, bacteri}


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I Fertilite :I composes nominaux allemands Õ SN [Weller et al., 2011]I [ML] composes neoclassiques [Claveau and Kijak, 2011] :

alignements de type 菌 Õ {bacterie, bacterio, bacteri}


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I Fertilite :I composes nominaux allemands Õ SN [Weller et al., 2011]I [ML] composes neoclassiques [Claveau and Kijak, 2011] :

alignements de type 菌 Õ {bacterie, bacterio, bacteri}⇒ Ameliorer le traitement de la fertilite dans l’approche

compositionnelle

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Traitement de la fertilite [Delpech et al., 2012b]Propositions

I Decoupage en morphemesI antioxydant Õ anti+oxydantI mouthwash Õ mouth+wash

I Equivalence morpheme lie → morpheme libreI tumorectomy Õ ablation (de la) tumeurI randomly Õ (de) maniere randomiseeI postmenopause Õ apres (la) menopause

I Ne pas necessairement conserver la frontiere de morpheme :I mouth+wash Õ bain (de) bouche

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Traitement de la fertilite

Limite : fertilite “de surface” (bijection entre morphemes sourceset cibles)

traite non traite

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Travaux existantsStructures traitees

I SN Õ SN [Robitaille et al., 2006, Leon, 2008]

I N N Õ N N [Baldwin and Tanaka, 2004]

I N Adj Õ N Adj ou N N [Morin and Daille, 2010]

I compose neoclassique Õ compose neoclassique[Harastani, 2014]

I prefixe Õ prefixe [Cartoni, 2009]

I compose nominal Õ compose nominal ou SN[Weller et al., 2011]

⇒ Ameliorer la genericite

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Amelioration de la genericite

I Pas d’a priori sur les structures : pas de patrons de traductionsI Approche par “force brute”:

I generation de toutes les traductions possiblesI filtrage sur le corpus cible + ranking

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I Pas d’a priori sur les structures : pas de patrons de traductions

I Approche par “force brute”:I generation de toutes les traductions possiblesI filtrage sur le corpus cible + ranking

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I Pas d’a priori sur les structures : pas de patrons de traductionsI Approche par “force brute”:

I generation de toutes les traductions possiblesI filtrage sur le corpus cible + ranking

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Generation [Delpech et al., 2012a]

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Filtrage

cytotoxic↓

toxique cellule

↓toxique (prep|det|num|conj){0,3} cellule

Projection corpus :

I “...substance est toxique pour les cellules de cancer...”

I “...medicaments toxiques pour la cellule cancereuse...”

⇒toxique/Adj pour/Prep le/Det cellule/Nom

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Filtrage

cytotoxic↓

toxique cellule↓

toxique (prep|det|num|conj){0,3} cellule

Projection corpus :

I “...substance est toxique pour les cellules de cancer...”

I “...medicaments toxiques pour la cellule cancereuse...”

⇒toxique/Adj pour/Prep le/Det cellule/Nom

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Ranking multi-criteres [Delpech et al., 2012a]

C similarite des Contextes source et cible

F Frequence traduction

P probabilite traduction Parties du discours

M fiabilite Modes de traduction

I Combinaison : C + F + P + M apres standardisation

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Experimentation

I Corpus cancer du sein EN FR DE1, '400k mots par langue

I Traduction ENÕ FR et EN Õ DEI Unites monolexicales morphologiquement complexes

I composes neoclassiques : tumorectomyI composes populaires : docetaxel-inducedI prefixes : anti-oestrogenI suffixes : colourless

I Selection :I non traduites par le dictionnaire bilingueI traduction non presente dans le corpus cible

1en collaboration avec Claire Lemaire, Universite Stendhal, Grenoble31 / 41



Experimentation


I Traduction ENÕ FR et EN Õ DE

I Unites monolexicales morphologiquement complexesI composes neoclassiques : tumorectomyI composes populaires : docetaxel-inducedI prefixes : anti-oestrogenI suffixes : colourless





Experimentation


I Traduction ENÕ FR et EN Õ DEI Unites monolexicales morphologiquement complexes

I composes neoclassiques : tumorectomyI composes populaires : docetaxel-inducedI prefixes : anti-oestrogenI suffixes : colourless





Evaluation a priori vs. a posteriori [Ozdowska, 2006]

A priori I utilisation d’un lexique de referenceI ideal pour comparaisonI evaluation du rappel⇒ vision biaisee des performances en situation

d’utilisation : traduction se trouve dans lapartie cible

A posteriori I annotation des sorties par des jugesI plus subjectifI seuls couverture et precision evaluables⇒ plus fidele a la performances en situation

d’utilisation

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Evaluation a prioriResultats

UMLSR Pmax P@1 alea P@1 rank F1 @1 rank

EN-FR .52 .80 .65 .75 .61

EN-DE .51 .70 .53 .58 .54

UMLS + annotations juges, ex. : bioavailable Õ biodisponibiliteR Pmax P@1 alea P@1 rank F1 @1 rank

EN-FR .63 .95 .92 .95 .76

EN-DE .66 .89 .81 .87 .75

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Evaluation a prioriTravaux similaires

Compositionnelle P R F1[Robitaille et al., 2006] SN .81 .82 .81

[Baldwin and Tanaka, 2004] N N .51 .47 .49

+ trad. acceptables .78 .72 .75

[Cartoni, 2009] prefixes .42-.94

[Morin and Daille, 2010] N ADJ .88 .13 .23

[Harastani, 2014] neoclassique .95-1 .2-.12 .5-.22

ML P R F1[Claveau and Kijak, 2011] neoclassique .63 .45 .53

+ autres ressources .89 .64 .74

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Evaluation a posteriori

I Mesures :

PrecisionCouverture % termes sources avec au moins 1 traduction

(qq soit sa qualite)Utilisabilite % termes sources avec au moins 1 traduction

correcte (C× P)

I Resultats :

C P UEN-FR .40 .59 .24

EN-DE .36 .48 .18

PA UA

.69 .28

.56 .20

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I Mesures :

Precision

Couverture % termes sources avec au moins 1 traduction(qq soit sa qualite)

Utilisabilite % termes sources avec au moins 1 traductioncorrecte (C× P)

I Resultats :

C P UEN-FR .40 .59 .24

EN-DE .36 .48 .18

PA UA

.69 .28

.56 .20

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I Mesures :


(qq soit sa qualite)

Utilisabilite % termes sources avec au moins 1 traductioncorrecte (C× P)

I Resultats :

C P UEN-FR .40 .59 .24

EN-DE .36 .48 .18

PA UA

.69 .28

.56 .20

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I Mesures :


(qq soit sa qualite)Utilisabilite % termes sources avec au moins 1 traduction

correcte (C× P)

I Resultats :

C P UEN-FR .40 .59 .24

EN-DE .36 .48 .18

PA UA

.69 .28

.56 .20

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Conclusion

Plan




Conclusion

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Conclusion

Peut-on utiliser les corpus comparables pour extraire deslexiques bilingues utiles pour les traducteurs ?

I Approche par similarite contextuelle :I forte couverture mais lexiques trop ambigus

I Approche compositionnelle :I reduit le nombre de traductions mais cantonnee aux elements

avec traduction compositionnelleI 20% a 28% avec une traduction correcte

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Conclusion

Tres ambitieux en l’etat actuel

I Lexique obtenu tres reduit ou trop ambiguI Difficile d’augmenter le corpus

I thematique fine, forte comparabiliteI peu de textes specialises

I Difficulte inherente aux corpus comparables :I seulement une partie du vocabulaire en commun

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Conclusion

Perspectives I

I Peu utile pour la phase de traduction proprement dite

I Utile pour :I phase d’exploration / familiarisation avec le domaine

[Durieux, 2010]I assistance a la consistution de ressources lexicales

specialisees/terminologiques

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Conclusion

Perspectives II

I Conclusion : aider a l’exploration de corpus comparablesI extraction, alignement de contextes pertinentsI outils de recherche avances, concordanciersI travailler avec les traducteurs/terminologues : automatiser les

techniques

I Projet ANR CRISTAL : extraction de contextes richesen connaissance dans les corpus comparables (LINA,Lingua et Machina, CLLE-ERSS, FTI)

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Slides complementaires


Taille donnees

Donnees evaluation

S termes sources

R reference a priori

P reference aposterioriR ∩ P 6= ∅

T donneesapprentissagerankkingT = P \ R

E donneesevaluation dumod rankingE = P ∩ R

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Taille donnees

Lexiques evaluation

EN-FR EN-DE

1839 1824

Table: Termes sources a traduire

EN-FR EN-DE

126 Õ 163 90 Õ 104

Table: Lexique evaluation a priori

EN-FR EN-DE

730 Õ 2129 654 Õ 2016

Table: Lexique evaluation a posteriori

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Apport modele generique

Genericite du modele : methodes testees

I Prefixation : pretreatment Õ pre-traitement

I Composition savante : hypercalcaemia Õ hypercalcemie

I Composition populaire : acute-phase Õ Akutphase, akutenPhase

I Cognat : t-test Õ t-Test

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Genericite du modele : resultats

I Composition savante, prefixation : methodes tres precises(>0.92) mais petite couverture (<0.03)

I Composition populaire : petite couverture, moyennementprecise (0.62 a 0.65)

I Cognats : meilleure couverture (0.10 a 0.13), precisionmoyenne a bonne (0.66 a 0.81)

I Notre methode :I large couverture : 0.36 a 0.40I precision moyenne : 0.68 a 0.56I utilisabilite meilleure : 0.20 a 0.28 vs. cognats 0.07 a 0.10

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Genericite I

C PE UE PEA UEA

Composition savante (18%) ,03 ,95 ,03 1 ,03Cognat ,13 ,66 ,08 ,81 ,10Composition populaire (48 %) ,05 ,63 ,03 ,65 ,03Prefixation (31%) ,02 ,90 ,02 ,97 ,02

Notre methode ,40 ,59 ,24 ,69 ,28

Table: anglais Õ francais

Genericite II

C PE UE PEA UEA

Composition savante (18%) ,03 ,96 ,02 ,98 ,02Cognat ,10 ,58 ,06 ,66 ,07Composition populaire (49 %) ,04 ,55 ,02 ,62 ,03Prefixation (32%) ,03 ,86 ,02 ,92 ,03

Notre methode ,36 ,48 ,17 ,56 ,20

Table: anglais Õ allemand



Genericite du modele : discussion

I Variation morphologique : pretreatment Õ pretraiter,cardiotoxicityÕ cardiotoxique, time-consumingÕ consommateur de temps

I Fertilite : pretreatment Õ avant le traitement,hypercalcaemia Õ zu viel calcium in das blut

I Cognats : aromatase-inhibiting Õ hemmung deraromatase‘inhibition de l’aromatase’

I Suffixes : colorless Õ sans colorant, randomly Õ (de)maniere randomisee

I Strategie de repli : ribosome Õ ribosomique

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Apport ressources linguistiques

Apport des ressources linguistiques

Systeme de base : dictionnaire generaliste et table de traductiondes morphemes

I Synonymes : pas adaptes (bloodstream Õ courant sanguinÕ circulation sanguine)

I Familles morphologiques : +0.09 a 0.11 de couverture ; +0.04a 0.06 d’utilisabilite

I Cognats : + 0.12 de couverture ; +0.06 a 0.09 d’utilisabilite

I Combinaison : + 0.17 a 0.24 couverture ; +0.10 a 0.16utilisabilite

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Ressources linguistiques I

C PE UE PEA UEA

Base ,16 ,73 ,12 ,77 ,12Base + dictionnaire de cognats ,28 ,71 ,19 ,77 ,21Base + familles morphologiques ,27 ,56 ,15 ,66 ,18Base + dictionnaire synonymes ,17 ,69 ,12 ,72 ,13

Toutes les ressources ,40 ,59 ,24 ,69 ,28


Ressources linguistiques II

C PE UE PEA UEA

Base ,15 ,60 ,09 ,63 ,10Base + dictionnaire de cognats ,27 ,56 ,15 ,61 ,16Base + familles morphologiques ,24 ,48 ,12 ,57 ,14Base + dictionnaire synonymes ,17 ,55 ,09 ,60 ,10

Toutes les ressources ,36 ,48 ,17 ,56 ,20



Apport traductions fertiles

Apport des traductions fertiles

I Traductions fertiles nettement moins precises (-0.20 a -0.39)I Combinaison aux traductions non fertiles interessante (+6 a 10

points utilisabilite)

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Traductions fertiles I

C PE UE PEA UEA

Traductions non fertiles ,24 ,58 ,14 ,75 ,18Traductions fertiles ,24 ,52 ,12 ,55 ,13

Traductions non fertiles ,24 ,58 ,14 ,75 ,18Toutes les traductions ,40 ,59 , 24 ,69 ,28


Traductions fertiles II

C PE UE PEA UEA

Traductions non fertiles ,24 ,58 ,14 ,69 ,16Traductions fertiles ,20 ,26 ,05 ,30 ,06

Traductions non fertiles ,24 ,58 ,14 ,69 ,16Toutes les traductions ,36 ,48 ,17 ,56 ,20



Experiences ranking

Nombre de traductions candidates

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Experiences ranking

Donnees experimentales

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Experiences ranking

Resultats

I Comparaison des criteres :I Contextes : moins bon critere (0.80 a 0.88 Top1)I Fiabilite des modes de traduction : meilleur critere (0.82 a

0.93 Top1)

I Meilleures methodes (0.85 a 0.93, +5 a 9 points vs. aleatoire,Top1) :

I Combinaison non pondereeI Combinaison pondereeI Coordinate Ascent, AdaRank

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Experiences ranking

Resultats anglais Õ francais

Top1 Top2 Top3 RPM

Meilleure precision possible ,94 ,94 ,94 1

Combinaison non ponderee ,928 ,94 ,94 2Combinaison ponderee ,928 ,94 ,94 2Coordinate Ascent ,928 ,94 ,94 2Lambda MART ,928 ,94 ,94 2M ,928 ,94 ,94 2F ,916 ,928 ,94 3

AdaRank ,892 ,904 ,928 4

P ,892 ,904 ,928 4

C ,88 ,904 ,928 4

Aleatoire ,836 ,898 ,928 13

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Experiences ranking

Resultats anglais Õ allemand

Top1 Top2 Top3 RPM

Meilleure precision possible ,879 ,879 ,879 1

Combinaison ponderee ,848 ,879 ,879 2Lambda MART ,848 ,864 ,864 5Combinaison non ponderee ,833 ,864 ,879 3Coordinate Ascent ,833 ,864 ,879 3F ,833 ,848 ,879 3AdaRank ,833 ,848 ,848 17

P ,833 ,848 ,848 17

M ,818 ,864 ,879 3C ,803 ,864 ,864 28

Aleatoire ,77 ,832 ,846 28

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References

Principales publications

I TheseFR Delpech (2013) : “Traduction assistee par ordinateur et corpus comparables”,

These de doctorat en Informatique, Universite de Nantes, France, 265 pages.EN Delpech (2014) : “Comparable Corpora and Computer-assisted Translation”, ISTE

Wiley, London, 287 pages.

I Evaluation applicativeFR, long Delpech (2011) : “Un protocole d’evaluation applicative des terminologies bilingues

destinees a la traduction specialisee”, Revue des Nouvelles Technologies del’Information (RNTI), vol. RNTI-E-22, pp. 23–48.

EN, court Delpech (2011) : “Evaluation of Terminologies acquired from Comparable Copora:an Application Perspective”, Proc. of the 18th Nordic Conference of ComputationalLinguistics (NODALIDA), pp. 66–73, Riga, Lettonie.

I Generation de lexiques bilinguesEN, Fertilite Delpech et al. (2012) : “Identification of Fertile Translation in Medical Comparable

Corpora”, 10th biennial Conference of the Association for Machine Translation inthe Americas (AMTA’12), 10 pages, San Diego, CA.

EN,Generation+Ranking Delpech et al. (2012) : “Extraction of domain-specific bilingual lexicon fromcomparable corpora: compositional translation and ranking”, Proc. of the 24thInternational Conference on Computational Linguistics, Long papers (COLING’12),pp. 745–762, Mumbia, India.

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References I

Baker, M. (1996).

Corpus-based translation studies: The challenges that lie ahead.In Somers, H., editor, Terminology, LSP and Translation: Studies in Language Engineering in Honour ofJuan C. Sager. John Benjamins, Amsterdam, Pays-Bas et Philadelphia, Etats-Unis d’Amerique.

Baldwin, T. and Tanaka, T. (2004).

Translation by machine of complex nominals.In Proceedings of the ACL 2004 Workshop on Multiword expressions: Integrating Processing, pages 24–31,Barcelona, Spain.

Brown de Colstoun, F., Delpech, E., and Monneret, E. (2011).

Libellex : une plateforme multiservices pour la gestion des contenus multilingues.In Lafourcade, M. and Prince, V., editors, Actes de la 18eme conferences sur le traitement automatique deslangues naturelles, volume 2, page 319, Montpellier, France.

Carpuat, M., III, H. D., Fraser, A., Quirk, C., Braune, F., Clifton, A., Irvine, A., Jagarlamudi, J., Morgan,

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invited speaker, atala 2014 ph. d. thesis award

Technology

traductions corpus parall

daille et

sein texte en cancer

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