This HTML5 document contains 22 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Subject Item

n2:id

rdf:type

frbr:Work rdac:C10001

marcrel:ths

n4:id n6:id n14:id

marcrel:aut

n18:id

skos:altLabel

Towards a greater integration of alignment, segmentation and sentence structure

dc:subject

propagation de croyance Thèses et écrits académiques alignement segmentation

skos:prefLabel

Vers un plus grand lien entre alignement, segmentation et structure des phrases

dcterms:language

n12:fra

dcterms:subject

n13:id

dc:title

Vers un plus grand lien entre alignement, segmentation et structure des phrases

marcrel:dgg

n8:id

skos:note

Le travail présenté dans cette thèse se place dans le contexte de l'alignement sous-phrastique. Une des ses originalités du point de vue adopté est de ne pas considérer l'alignement de façon isolé, mais dans sa relation avec la segmentation et la structure des phrases. Dans une première partie, nous nous intéressons à la technique classique d'alignement par corrélation, à laquelle nous apportons quelques modestes contributions. Nous étudions ensuite comment cette technique simple peut aboutir à la construction d'alignement hiérarchiques mêlant des informations sur la structure des phrases et sur leur alignement. Nous discutons aussi de la possibilité d'utiliser ces alignements hiérarchiques pour la traduction automatique. Dans une deuxième partie, nous étudions les liens entre segmentation et alignement. Nous discutons des différents critères de segmentation et des avantages à effectuer simultanément segmentation et alignement. Nous proposons à cet effet plusieurs algorithmes de complexité croissante : d'abord en étendant le concept d'alignement par corrélation, et ensuite, en élaborant un modèle probabiliste d'alignement plus complexe, avec notamment un usage original de l'algorithme de propagation de croyance. Dans une troisième partie, nous nous intéressons aux relations entre structure monolingue des phrases et alignement. Nous essayons d'abord d'analyser dans quelle mesure la structure des phrases peut se refléter dans l'alignement, et quelle notion de structure est la plus pertinente pour cette question. Nous utilisons ensuite cette analyse pour développer des algorithmes d'alignement prenant en compte cette structure. The context of the work presented in this thesis is unsupervised subsentential alignment. However, we do not consider only alignment, but also the relationships that can exist between alignment, segmentation and structure. In the first part, we study a classical alignment method, the correlation-based alignment, and provide some small contributions to it. We then show how this simple method can be used to create hierarchical alignments that encode information on both the alignment and the sentence structure. We also discuss possibilities to use such hierarchical alignments for machine translation purposes. In the second part, we study the relationships that exist between alignment and segmentation in a single step. Several algorithms are proposed to do this in practice. Firstly, we propose an extension of the correlation method. Second, we consider a more elaborate solution based on a probabilistic modeling and making an original use of the Loopy Belief Propagation algorithm. In the third part, we study the relationship between alignments and monolingual structures of sentences. We first try to analyse how the structures of sentence are reflected in their alignments. We then propose some alignment algorithms able to take into account the structures of the sentences.

dc:type

Text

n19:P1001

n20:T1009

rdaw:P10219

2010

rdau:P60049

n10:1020