Translation-Service

Analyse des dégénérescences dans l'évaluation par propension inverse pour l'apprentissage de la traduction automatique hors ligne à partir de journaux déterministes, avec des solutions proposées et des aperçus formels.

Analyse de la première application de la traduction automatique neuronale à l'arabe, comparant les performances avec les systèmes à base de phrases et évaluant les effets du prétraitement.

Analyse de l'utilisation des LLM pour la traduction few-shot de jeux de données de parsing sémantique anglais afin d'entraîner des parseurs multilingues, surpassant les approches translate-train sur 50 langues.

Une exploration approfondie de la Traduction Automatique Neuronale, couvrant son histoire, les concepts fondamentaux des réseaux neuronaux, la modélisation du langage, les architectures encodeur-décodeur, les améliorations et les défis futurs.

Analyse d'une nouvelle méthode d'adaptation de domaine post-entraînement pour la TAN, explorant la spécialisation incrémentielle, les résultats expérimentaux et les applications futures.

Analyse des défis et opportunités dans la formation des traducteurs juridiques, explorant des modèles actualisés, l'intégration technologique et le rôle évolutif des traducteurs comme médiateurs interculturels.

Analyse de l'applicabilité des codes d'éthique professionnels de la traduction aux contextes non professionnels (crowdsourcing, fan translation, localisation FOSS), soulignant différences et innovations.

Analyse de la NMT augmentée par MT sous l'angle de la récupération probabiliste et de la décomposition variance-biais, proposant une méthode pour résoudre les performances contradictoires dans les scénarios à ressources élevées/faibles.

Analyse de la manière dont la mondialisation et la technologie redéfinissent les besoins en traduction, positionnant les traducteurs comme médiateurs culturels et atouts stratégiques pour les entreprises.

Analyse d'un modèle encodeur-décodeur variationnel pour la TAN qui introduit des variables latentes continues pour modéliser explicitement la sémantique sous-jacente, améliorant la qualité de traduction.