Traduction automatique et désambiguïsation des sens des mots. Le cas du verbe français louer

• Authors: Beata Śmigielska

Title variants

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Automatic translation and disambiguation of word meanings. The case of the French verb louer

Abstracts

EN

Machine translators such as those offered by Google, Deep, ChatGPT and others are already using NMT systems. They apply the techniques of artificial intelligence that are constantly being developed, so they are currently providing increasingly correct and suitable translations. In the first part of this article, the author examines the case of the French verb louer by having it translated in different contexts by three automatic translators mentioned to see how effective they currently are as translation tools. Next, the verb louer is presented and analyzed as seen through the prism of the Antidote 8 dictionary. The last part of the article is devoted to the French-Polish description of the verb studied using the Object-Oriented Approach, with the aim of disambiguating it and developing the system of syntactico-semantic rules (object classes, frames, scripts) enabling the appropriate automatic translation of sentences in which it may appear.

Keywords

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object classes; Disambiguation; object-oriented approach; supervised automatic translation; frames; scripts

• Publisher: Wydawnictwo Uniwersytetu Śląskiego
• Journal: Neophilologica
• Year: 2023
• Volume: 35
• Pages: 1-26

Dates

published

2023

Contributors

author

Beata Śmigielska

• Université de Silésie à Katowice, Pologne

• https://orcid.org/0000000233830030

References

• Allen, J. (2003). Post-editing. Computers and Translation: a Translator’s Guide, 297–
• Banyś, W. (2002a). Bases de données lexicales électroniques – une approche orientée objets. Partie I : Questions de modularité. Neophilologica 15, 7–28.
• Banyś, W. (2002b). Bases de données lexicales électroniques – une approche orientée objets. Neophilologica 15, 206–249.
• Banyś, W. (2005). Désambiguïsation des sens des mots et représentation lexicale du monde. Neophilologica 17, 57–76.
• Banyś, W. (2018). Nouveaux anciens paradigmes : Approche orientée objets, Classes d’objets, Psychologie écologique et Linguistique. Neophilologica 30, 25–41.
• Bevilacqua, M., Pasini, T., Raganato, A. & Navigli, R. (2021). Recent Trends in Word Sense Disambiguation: A Survey. Proceedings of the Thirtieth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-21) Survey Track, 4330–4338.
• Buvet, P-A. (1998). Détermination et classes d’objets. Langages 131, 91–102.
• Buvet, P-A. & Grezka, A. (2009). Les dictionnaires électroniques du modèle des classes d’objets. Langages 176, 63–79.
• Czekaj, A. (2011). Question de métonymie dans la traduction automatique. Neophilologica 23, 136–149.
• Czekaj, A. (2018). Perception et métonymie – problèmes de traduction automatique. Neophilologica 30, 76–88.
• Eriguchi, A., Tsuruoka, Y. & Cho, K. (2017). Learning to Parse and Translate Improves Neural Machine Translation. Proceedings of the 55th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers) (72–78). Association for Computational Linguistics.
• Gross, G. (1994). Classes d’objets et description des verbes. Langagess 115, 15–30.
• Gross, G. (1997). Synonymie, polysémie et classes d’objets. Meta 42, 147–154.
• Gross, G. (2008). Les classes d’objets. Lalie 28, 113–165.
• Gross, G. (2012). Manuel d’analyse linguistique. Presses universitaires du Septentrion.
• Hrabia, M. (2016). Itérativité dans la traduction automatique. Wydawnictwo Uniwersytetu Śląskiego.
• Hrabia, M. (2018). Verbe remettre et ses équivalents polonais. Désambiguïsation et analyse sémantico-préfixale pour les besoins de la traduction automatique. Neophilologica 30, 109–120.
• Hutchins, W. & Somers, H. (1992). An introduction to machine translation. Academic Press New York.
• Karolak, S. (2007). Składnia francuska o podstawach semantycznych. Collegium Columbinum.
• Le Pesant, D. & Mathieu-Colas, M. (1998). Introduction aux classes d’objets. Langages 131, 6–33.
• Marengo, S. (2021). La théorie sens-texte : concepts-clés et applications. L’Harmattan.
• Mathieu-Colas, M. (1998). Illustration d’une classe d’objets : les voies de communication. Langages 131, 77–90.
• Mel’čuk, I. (1997). Vers une linguistique Sens-Texte. Leçon inaugurale. Collège de France.
• Mel’čuk, I. (2012). Semantics: From Meaning to Text. John Benjamins.
• Mel’čuk, I. (2016). Language: From Meaning to Text. Academic Studies Press.
• Ogden, Ch. K. & Richards, I. A. (1946[1923]). The Meaning of Meaning: A Study of the Influence of Language upon Thought and of the Science of Symbolism. Eighth edition. Harcourt, Brace & World, Inc.
• Perz, M. (2013). La polysémie adjectivale – un défi pour le traitement automatique des langues. Roczniki Humanistyczne 61, 61–74.
• Prandi, M. (1998). Contraintes conceptuelles sur la distribution : réflexions sur la notion de classes d’objets. Langages 131, 34–44.
• Pustejovsky, J. (1995). The generative lexicon. MIT Press.
• Rubino, R. (2011). Traduction automatique statistique et adaptation à un domaine spécialisé. Thèse de doctorat, Université d’Avinion et des Pays de Vaucluse. https://theses.hal.science/tel-00879945/document, consulté en 07.2023.
• Shi, X., Padhi, I. & Knight, K. (2016). Does string-based neural mt learn source syntax? Proceedings of the 2016 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, 1526–1534.
• Śmigielska, B. (2007). Remarques sur la traduction automatique et le contexte. Neophilologica 19, 253–267.
• Śmigielska, B. (2013). Description des cadres dans l’approche orientée objets en vue de la traduction assistée par ordinateur. Roczniki Humanistyczne 61(8), 49–60.
• Śmigielska, B. (2015). Traduction automatique des mots sémantiquement proches dans l’approche orientée objets. Neophilologica 27, 241–252.
• Śmigielska, B. (2016). Inclusion et traduction automatique. Language 42(2), 139–152.
• Śmigielska, B. (2017). De la désambiguïsation et de la traduction de « éducation » ou de l’éducation de la désambiguïsation et de la traduction. Roczniki Humanistyczne 65(8), 157–169.
• Śmigielska, B. (2020). Cadres, scripts, registres – complexité de traduction des mots polysémiques. Neophilologica 32, 348–368.
• Tan, Z., Wang, S., Yang, Z., Chen, G., Huang, X., Sun, M. & Liu, Y. (2020). Neural machine translation: A review of methods, resources, and tools. AI Open 1, 5–21.
• Trinth, S. (2019). L’intelligence artificielle et la traduction évoluent ensemble. Le Magazine d’Information des Langagiers Circuit 141, https://www.circuitmagazine.org/dossier-141/l-intelligence-artificielle-et-la-traduction-evoluent-ensemble, consulté en 07.2023.
• Tyagi, N., Chakraborty, S., Kumar, A. & Romeo, N. K. (2022). Word Sense Disambiguation Models Emerging Trends: A Comparative Analysis. Journal of Physics: Conference Series 2161.
• Vaswani, A., Shazeer, N. M., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, L. & Polosukhin, I. (2017). Attention is All you Need. Neural Information Processing Systems, 5998–6008.
• Vivès, R. (1998). « Les mots pour le dire » : vers la constitution d’une classe de prédicats. Langages 131, 64–76.
• Wu, Y., Schuster, M., Chen, Z., Le, Q. V., Norouzi, M., Macherey, W., Krikun, M., Cao, Y., Gao, Q., Macherey, K., Klingner, J., Shah, A., Johnson, M., Liu, X., Kaiser, L., Gouws, S., Kato, Y., Kudo, T., Kazawa, H., Stevens, K., Kurian, G., Patil, N., Wang, W., Young, C., Smith, J. R., Riesa, J., Rudnick, A., Vinyals, O., Corrado, G. S., Hughes, M., & Dean, J. (2016). Google’s Neural Machine Translation System: Bridging the Gap between Human and Machine Translation. ArXiv, abs/1609.08144.
• Żłobińska-Nowak, A. (2011a). Sur la notion de classe d’objets en linguistique et son utilité dans la désambiguïsation des sens des mots. Linguistica Silesiana 32, 203–212.
• Żłobińska-Nowak, A. (2011b). Validité de la modélisation objet dans la langue et dans la traduction. Neophilologica 23, 249–258.
• Żłobińska-Nowak, A. (2013). Traduction automatique des langues – espérances et enjeux des outils appliqués. Neophilologica 25, 56–66.

Identifiers

DOI

10.31261/NEO.2023.35.21

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