Neural machine translationNeural machine translation (NMT) is an approach to machine translation that uses an artificial neural network to predict the likelihood of a sequence of words, typically modeling entire sentences in a single integrated model. They require only a fraction of the memory needed by traditional statistical machine translation (SMT) models. Furthermore, unlike conventional translation systems, all parts of the neural translation model are trained jointly (end-to-end) to maximize the translation performance.
Traduction automatiqueLa traduction automatique désigne la traduction brute d'un texte entièrement réalisée par un ou plusieurs programmes informatiques. Dans le cas de la traduction d'une conversation audio, en direct ou en différé, on parle de transcription automatique. Un traducteur humain n’intervient pas pour corriger les erreurs du texte durant la traduction, mais seulement avant et/ou après. On la distingue de la traduction assistée par ordinateur où la traduction est en partie manuelle, éventuellement de façon interactive avec la machine.
Connecteur logiqueEn logique, un connecteur logique est un opérateur booléen utilisé dans le calcul des propositions. Comme dans toute approche logique, il faut distinguer un aspect syntaxique et un aspect sémantique. D'un point de vue syntaxique, les connecteurs sont des opérateurs dans un langage formel pour lesquels un certain nombre de règles définissent leur usage, au besoin complétées par une sémantique. Si l'on se place dans la logique classique, l'interprétation des variables se fait dans les booléens ou dans une extension multivalente de ceux-ci.
Traductionvignette|La Pierre de Rosette, qui a permis le déchiffrement des hiéroglyphes au . La traduction (dans son acception principale de traduction interlinguale) est le fait de faire passer un texte rédigé dans une langue (« langue source », ou « langue de départ ») dans une autre langue (« langue cible », ou « langue d'arrivée »). Elle met en relation au moins deux langues et deux cultures, et parfois deux époques.
Statistical machine translationStatistical machine translation (SMT) was a machine translation approach, that superseded the previous, rule-based approach because it required explicit description of each and every linguistic rule, which was costly, and which often did not generalize to other languages. Since 2003, the statistical approach itself has been gradually superseded by the deep learning-based neural network approach. The first ideas of statistical machine translation were introduced by Warren Weaver in 1949, including the ideas of applying Claude Shannon's information theory.
TraductologieLa traductologie, en tant que science, étudie le processus cognitif et les processus linguistiques inhérents à toute reproduction (traduction) orale, écrite ou gestuelle, vers un langage, de l'expression d'une idée provenant d'un autre langage (signes vocaux (parole), graphiques (écriture) ou gestuels). Quand ce travail ne porte pas sur des textes, on parle aussi de « transposition intersémiotique » ou « transmutation » (Jakobson).
Logical formIn logic, logical form of a statement is a precisely-specified semantic version of that statement in a formal system. Informally, the logical form attempts to formalize a possibly ambiguous statement into a statement with a precise, unambiguous logical interpretation with respect to a formal system. In an ideal formal language, the meaning of a logical form can be determined unambiguously from syntax alone. Logical forms are semantic, not syntactic constructs; therefore, there may be more than one string that represents the same logical form in a given language.
Logical biconditionalIn logic and mathematics, the logical biconditional, also known as material biconditional or equivalence or biimplication or bientaiment, is the logical connective used to conjoin two statements and to form the statement " if and only if " (often abbreviated as " iff "), where is known as the antecedent, and the consequent. Nowadays, notations to represent equivalence include . is logically equivalent to both and , and the XNOR (exclusive nor) boolean operator, which means "both or neither".
Example-based machine translationExample-based machine translation (EBMT) is a method of machine translation often characterized by its use of a bilingual corpus with parallel texts as its main knowledge base at run-time. It is essentially a translation by analogy and can be viewed as an implementation of a case-based reasoning approach to machine learning. At the foundation of example-based machine translation is the idea of translation by analogy.
Mémoire de traductionUne mémoire de traduction est une base de données contenant des segments de texte ainsi que l'équivalent de ces segments dans une autre langue. Elle permet de stocker des segments de phrase et de les réutiliser. On parle dans ce cas de traduction assistée par ordinateur (ou TAO) plutôt que de traduction automatique, expression généralement utilisée pour définir les logiciels qui ne nécessitent pas l'intervention de traducteurs pour traduire le texte, mais qui sont toutefois beaucoup plus approximatifs.
