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La plupart des systèmes de traduction automatique statistique emploient un modèle d'alignement basé sur les mots. Dans cet article, nous montrons que l'alignement basé sur les mots est une cause majeure d'erreurs de traduction. Nous proposons un nouveau modèle d'alignement basé sur des structures de phrases superficielles, et ces structures peuvent être acquises automatiquement à partir de corpus parallèles. Ce nouveau modèle a permis de réduire les erreurs de plus de 10 % pour notre tâche de traduction de langue parlée.
Wang et al. (Thu,) ont étudié cette question.