Traduire des corpus pour construire des mod\`eles de traduction neuronaux : une solution pour toutes les langues peu dot\'ees ? (Corpus Translation to Build Translation Models : a Solution for all Low-Resource Languages ?)
Nous comparons deux usages des langues pivots en traduction automatique neuronale pour des langues peu dot{\'e}es. Nous nous int{\'e}ressons au cas o{\u} il existe une langue pivot telle que les paires source-pivot et pivot-cible sont bien ou tr{\e}s bien dot{\'e}es. Nous comparons la traduction s{\'e}quentielle traditionnelle (source→pivot→cible) et la traduction {\a} l{'}aide d{'}un mod{\e}le entra{\^\i}n{\'e} sur des corpus traduits {\a} l{'}aide des langues pivot et cible. Les exp{\'e}riences sont men{\'e}es sur trois langues sources (espagnol, allemand et japonais), une langue pivot (anglais) et une langue cible (fran{\c{c}}ais). Nous constatons que quelle que soit la proximit{\'e} linguistique entre les langues source et pivot, le mod{\e}le entra{\^\i}n{\'e} sur corpus traduit a de meilleurs r{\'e}sultats que la traduction s{\'e}quentielle, et bien s{\^u}r que la traduction directe.
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