30 juin 2014
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Marwa Hadj Salah, « Corpus oral pour les mesures de confiance pour la Traduction Automatique de la Parole », Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance, ID : 10670/1.6bo3n5
La traduction automatique de la parole combine deux domaines connexes, à savoir la reconnaissance automatique de la parole et la traduction. En vue d'améliorer la sortie d'un système de traduction et réduire ainsi le taux d'erreur, il est évident qu'il faut faire appel à des mesures de confiance qui sont capables de donner une estimation sur l'exactitude de l'hypothèse. Toutefois, jusqu'à présent, il n'y a aucun corpus de systèmes susceptible de prédire les mesures de confiance pour la traduction automatique de la parole. Pour combler ce vide, nous avons d'une part, enrichi un corpus existant à l'aide d'enregistrements oraux et d'autre part, effectué des expérimentations avec l'ensemble de nos données. Dans le présent mémoire, nous avons suivi une méthode pour classer les étiquettes générées telles que B : (Bon) ou M : (Mauvais). Nous avons obtenu de bons résultats pour les mots considérés comme bons (65,49%) et encourageants pour les mots jugés mauvais (34,51%).