Footnote:
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Description:
Le principal objectif de cette thèse vise à estimer de manière automatique la qualité de la traduction de langue parlée (Spoken Language Translation ou SLT), appelée estimation de confiance (Confidence Estimation ou CE). Le système de SLT génère les hypothèses représentées par les séquences de mots pour l'audio qui contient parfois des erreurs. En raison de multiples facteurs, la sortie de SLT, ayant une qualité insatisfaisante, pourrait causer différents problèmes pour les utilisateurs finaux. Par conséquent, il est utile de savoir combien de confiance les tokens corrects pourraient être trouvés au sein de l'hypothèse. L'objectif de l'estimation de confiance consistait à obtenir des scores qui quantifient le niveau de confiance ou à annoter les tokens cibles en appliquant le seuil de décision (par exemple, seuil par défaut = 0,5). Dans le cadre de cette thèse, nous avons proposé un boîte à outils, qui consiste en un framework personnalisable, flexible et en une plate-forme portative, pour l'estimation de confiance au niveau de mots (Word-level Confidence Estimation ou WCE) de SLT.En premier lieu, les erreurs dans le SLT ont tendance à se produire sur les hypothèses de la reconnaissance automatique de la parole (Automatic Speech Recognition ou ASR) et sur celles de la traduction automatique (Machine Translation ou MT), qui sont représentées par des séquences de mots. Ce phénomène est étudié par l'estimation de confiance (CE) au niveau des mots en utilisant les modèles de champs aléatoires conditionnels (Conditional Random Fields ou CRF). Cette tâche, relativement nouvelle, est définie et formalisée comme un problème d'étiquetage séquentiel dans lequel chaque mot, dans l'hypothèse de SLT, est annoté comme bon ou mauvais selon un ensemble des traits importants. Nous proposons plusieurs outils servant d’estimer la confiance des mots (WCE) en fonction de notre évaluation automatique de la qualité de la transcription (ASR), de la qualité de la traduction (MT), ou des deux (combiner ASR et MT). Ce travail de recherche ...