La détection et la traduction automatiques de l'ellipse : enjeux théoriques et pratiques
Langue Français
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Auteur : Hamza, Anissa
Date de soutenance : 20-09-2019

Directeur(s) de thèse : Hutchins-Boisseau, Maryvonne - Bernhard, Delphine

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Linguistique, langues, parole (Strasbourg)
École doctorale : École doctorale Humanités (Strasbourg ; 2009-....)
 
Discipline : Linguistique
Classification : Linguistique générale

Mots-clés libres : Ellipse, Détection automatique, Patron, Corpus, Traduction automatique
Mots-clés :
  • Traduction automatique
  • Anglais - Traduction en français
  • Ellipse (linguistique)
Résumé : Cette thèse a pour objet le traitement automatique du phénomène elliptique. À la croisée de plusieurs disciplines – linguistique théorique, linguistique de corpus, linguistique outillée et traductologie –, elle s’inscrit dans une démarche expérimentale en poursuivant deux objectifs essentiels. Il s’agit tout d’abord de vérifier la possibilité de détecter automatiquement le phénomène elliptique en anglais pour explorer ensuite les procédures facilitant sa traduction automatique de l’anglais vers le français. La détection automatique repose sur des analyses morphosyntaxiques qui paraissent suffisantes à la détection automatique de certaines catégories d’ellipse, puisqu’en décomposant le phénomène, elles permettent de l’identifier parmi d’autres. Un corpus parallèle et multi-genres, collecté et conçu pour répondre aux hypothèses de recherche, est utilisé. Afin d’élaborer des patrons de détection et exploiter le corpus, cette recherche utilise les outils CoreNLP développés à l’université de Stanford (USA) et met en lumière leurs limites lorsqu’ils sont confrontés à l’ellipse. Les résultats obtenus s’articulent autour du lien établi entre la détection et la traduction automatiques du phénomène elliptique, facteur déterminant dans la compréhension des erreurs de traduction générées lors de son traitement automatique.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2019STRAC015
Type de ressource : Thèse