Cours M2 TSM

Projet pour le cours du 18 février 2020

L’Alliance pour la santé et l’environnement (Health and Environment Alliance, HEAL), est une organisation non gouvernementale internationale à but non lucratif qui vise à améliorer la santé grâce à une politique publique promouvant un environnement plus propre et plus sain. Elle ne possède pour l’instant qu’un site web en anglais, et elle aimerait proposer un accès multilingue pour communiquer dans plusieurs langues de l’UE. Elle sollicite aujourd’hui de jeunes traducteurs formés à l’évaluation de la traduction automatique pour interroger la pertinence d’une utilisation du moteur neuronal de la Commission européenne (eTranslation), dans sa version entraînée pour des textes moins spécialisés comme les communiqués de presse (“General Text”).

Vous êtes chargés d’évaluer la TA EN>FR à partir d’un extrait du communiqué de presse suivant :

https://www.env-health.org/glyphosate-future-generations-to-pay-the-price-of-reauthorisation-of-health-harming-herbicide/

Documents du cours du 14 janvier 2020

Le document à traduire / post-éditer :

Corpus-based_Translation_Studies_Kenny_EN

La sortie de TA obtenue sur eTranslation (cutting edge) :

Corpus-based_Translation_Studies_Kenny_FR

Les diapos du cours

Intro TA PE

Documents pour le cours du 28 janvier 2020

Travail préparatoire, à faire avant le cours

Avez-vous déjà entendu parler de métriques d’évaluation automatique ? Si oui dans quel contexte et à quoi correspondaient-elles ?

Si vous ne savez pas de quoi il s’agit faites des recherches minimales afin de connaître au moins une métrique.

Chapitre à lire impérativement avant le cours (l’ouvrage est à la BUFR si vous voulez le lire sur papier) :

[Machine Translation_ Technologies and Applications 1] Joss Moorkens, Sheila Castilho, Federico Gaspari, Stephen Doherty – Translation Quality Assessment (2018, Springer International Publishing)-part1

Première tâche

PublishingAgreement

Comparez les sorties statistiques et neuronales du contrat éditorial ci-dessus et dites-nous si votre évaluation correspond aux scores obtenus automatiquement pour ces moteurs.

Seconde tâche

pour BLEU

Le dossier contient trois documents :

  1. La traduction humaine de référence : “COMMISSION IMPLEMENTING DECISION-BAT-AUG2018-tradH-plain”
  2. Une sortie eTranslation (TA neuronale) : “COMMISSION IMPLEMENTING DECISION-BAT-AUG2018_FR-cuttingedge”
  3. Une sortie Kantan (TA neuronale) : “COMMISSION–DECISION-BAT-NMT-FR KantanMT”

Ces documents sont à utiliser pour faire le calcul ici : https://www.letsmt.eu/Bleu.aspx

Comparez les scores globaux puis par segment à votre évaluation (choisissez vos critères).