![](\"https:\/\/oaidalleapiprodscus.blob.core.windows.net\/private\/org-PXteLUy4B6mslwRon6h7ri9z\/user-0jfma6aPNvZyLXZUbw4CmvZG\/img-TeYdEVolLXAV6eEUwHMJpswu.png?st=2024-08-07T10%3A10%3A36Z&se=2024-08-07T12%3A10%3A36Z&sp=r&sv=2023-11-03&sr=b&rscd=inline&rsct=image\/png&skoid=d505667d-d6c1-4a0a-bac7-5c84a87759f8&sktid=a48cca56-e6da-484e-a814-9c849652bcb3&skt=2024-08-06T23%3A40%3A10Z&ske=2024-08-07T23%3A40%3A10Z&sks=b&skv=2023-11-03&sig=pWked1BZ442vrAye36Nthy73C0DHERmS9vUbbLb3Vzg%3D\")
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L’un des d\u00e9fis les plus ardus en mati\u00e8re de traduction est la traduction simultan\u00e9e de la parole (TSP). Cette capacit\u00e9 \u00e0 traduire des mots parl\u00e9s en temps r\u00e9el ouvre la voie \u00e0 une communication instantan\u00e9e au-del\u00e0 des barri\u00e8res linguistiques. La recherche en traitement automatique du langage naturel (TALN) a suscit\u00e9 beaucoup d’int\u00e9r\u00eat pour l’interpr\u00e9tation autonome assist\u00e9e par des machines. Les syst\u00e8mes de traduction simultan\u00e9e traditionnels utilisent g\u00e9n\u00e9ralement un mod\u00e8le en cascade comprenant la reconnaissance automatique de la parole (RAP), la ponctuation et la traduction automatique (TA). Cependant, le module RAP est une source fr\u00e9quente de latence et de propagation d’erreurs.<\/p>\n
Bien que les mod\u00e8les acad\u00e9miques et les moteurs commerciaux de TSP aient beaucoup progress\u00e9, la qualit\u00e9 de la traduction n\u00e9cessite encore des am\u00e9liorations. Les syst\u00e8mes existants n’offrent que moins de 42% d’informations correctes aux auditeurs, alors que les traducteurs humains peuvent transmettre au moins 95% des informations. Pour am\u00e9liorer cette situation, les chercheurs de ByteDance ont introduit CLASI, un agent multilingue capable d’interpr\u00e9tation simultan\u00e9e gr\u00e2ce \u00e0 l’ex\u00e9cution r\u00e9p\u00e9t\u00e9e de diverses op\u00e9rations.<\/p>\n
CLASI surmonte plusieurs obstacles en segmentant les phrases compl\u00e8tes en morceaux plus g\u00e9rables, et en utilisant une m\u00e9thodologie d’apprentissage fond\u00e9e sur les donn\u00e9es. Pour traiter les termes rares, l’agent CLASI est dot\u00e9 d’une m\u00e9moire contextuelle et d’une base de connaissances externe. Afin de r\u00e9duire le bruit et d’am\u00e9liorer l’efficacit\u00e9, la m\u00e9thode Multi-Modal Retrieval Augmented Generation (MM-RAG) est utilis\u00e9e. Cette approche permet de rechercher dans une base de donn\u00e9es externe les informations pertinentes, pour une traduction plus pr\u00e9cise.<\/p>\n
Le nouveau crit\u00e8re d’\u00e9valuation, le Valid Information Proportion (VIP), s’aligne avec les performances des interpr\u00e8tes humains. Les chercheurs ont constat\u00e9 que la m\u00e9thode propos\u00e9e d\u00e9passe significativement les autres algorithmes disponibles lors d’\u00e9valuations humaines sur de longs discours r\u00e9els et vari\u00e9s. Par exemple, dans la traduction du chinois \u00e0 l’anglais, CLASI obtient un score VIP de 81,3%, nettement sup\u00e9rieur \u00e0 celui des interpr\u00e8tes humains.<\/p>\n
En conclusion, bien que CLASI d\u00e9passe les syst\u00e8mes actuels, la recherche doit se poursuivre pour am\u00e9liorer les mod\u00e8les de r\u00e9compense multimodaux et les approches d’apprentissage par renforcement. Des domaines prometteurs incluent l’int\u00e9gration multimodale pour une production de bout en bout, comme la vid\u00e9o-\u00e0-vid\u00e9o ou la parole-\u00e0-parole.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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