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AT et UPC réunis dans l'apprentissage neuronal

UPC

Nous sommes fiers de vous annoncer la signature d'une convention avec l'Université Polytechnique de Catalogne afin de mettre en place un projet R+D sur les modèles d'apprentissage neuronal de nos moteurs de traduction.

Cette collaboration avec l'UPC est devenue possible grâce à Talp Research Center, dont l'objectif est de développer de nouveaux systèmes de traduction automatique basés sur l'apprentissage profond, appelé aussi Deep Learning. Les systèmes basés sur l'apprentissage profond utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique, notamment des réseaux neuronaux multi-couches, capables d'apprendre à partir des textes déjà traduits.

L'avantage de ces algorithmes par rapport aux systèmes précédents de traduction automatique, comme ceux statistiques, c'est qu'ils sont capables de généraliser des éléments morphologiques et des structures syntaxiques qui n'ont pas été abordés dans le matériel de formation (dans les textes déjà traduits à partir desquels le système a appris).

L'amélioration de ces systèmes est en train de produire un impact majeur dans la communauté scientifique et commerciale.

Qu'est-ce que le « Deep Learning »?

L'apprentissage profond est un aspect de l'intelligence artificielle (IA) qui vise à émuler l'approche d'apprentissage utilisée par les êtres humains pour obtenir certaines connaissances.

Ceci est important dans la mesure où l'internet des objets (IdO) devient de plus en plus omniprésent, parce que la plupart des données créées par les êtres humains et les machines ne sont ni structurées ni étiquetées. L'apprentissage profond est applicable à toute analyse de Big Data, celles axéés sur la traduction de langues en sont un bon exemple.

A propos de TALP Research Center

C'est un centre de recherche interdépartemental spécifique de l'Université Polytechnique de Catalogne (UPC). Son objectif est d'aider à surmonter les obstacles linguistiques pour améliorer l'accès aux systèmes d'information. Le centre s'est impliqué dans la recherche et le développement de technologies et d'applications de traitement du langage parlé et écrit, notamment l'anglais, l'espagnol, le catalan et l'arabe.

Avec ce projet , AT Language Solutions continue de parier sur l'amélioration des moteurs de traduction et surtout sur la qualité et l'efficacité des traductions.