Cet article présente une méthode de traduction automatique statistique basée sur des segments non-continus, c est-à-dire des segments formés de mots qui ne se présentent pas nécéssairement de façon contiguë dans le texte. On propose une méthode pour produire de tels segments à partir de corpus alignés au niveau des mots. On présente également un modèle de traduction statistique capable de tenir compte de tels segments, de même qu une méthode d apprentissage des paramètres du modèle visant à maximiser l exactitude des traductions produites, telle que mesurée avec la métrique NIST. Les traductions optimales sont produites par le biais d une recherche en faisceau. On présente finalement des résultats expérimentaux, qui démontrent comment la méthode proposée permet une meilleure généralisation à partir des données d entraînement.
This paper presents a phrase-based statistical machine translation method, based on non-contiguous phrases, i.e. phrases with gaps. A method for producing such phrases from a word-aligned corpora is proposed. A statistical translation model is also presented that deals with such phrases, as well as a training method based on the maximization of translation accuracy, as measured with the NIST evaluation metric. Translations are produced by means of a beam-search decoder. Experimental results are presented, that demonstrate how the proposed method allows to better generalize from the training data.