Traduction neuronale à faibles ressources

La traduction neuronale à faibles ressources (Low Resource Neural Machine Translation, LRNMT) est une direction de recherche importante dans le domaine du traitement automatique des langues naturelles. Elle vise à améliorer les capacités de traduction automatique pour les langues disposant de peu de données grâce aux technologies d'apprentissage profond. L'objectif de cette technologie est d'optimiser les modèles de réseaux de neurones et d'améliorer la qualité et l'efficacité de la traduction dans des conditions où les données d'entraînement sont limitées, permettant ainsi un échange et une diffusion efficaces de l'information entre les langues. Sa valeur d'application réside dans l'élargissement de la couverture linguistique des systèmes de traduction automatique, favorisant le partage d'informations et l'échange culturel dans des environnements multilingues.