Volume 20

Les ressources linguistiques électroniques jouent un rôle très important en traitement automatique du langage naturel.Elles sont utilisées dans plusieurs applications linguistiques notamment la traduction automatique, l’indexation des textes, le résumé automatique…etc.L’objectif de cet article est de créer une base lexicale pour la langue Arabe qui ne dispose pas beaucoup de ces ressources. Nous exploitons les ressources Web comme Wikipédia et le Wiktionnaire qui sont devenues des sources intéressantes pour l’extraction d’information.Dans ce travail, nous cherchons à extraire automatiquement des relations sémantiques notamment les synonymes et les antonymes à partir du Wiktionnaire Arabe.

Dans cet article, nous nous intéressons à la translittération des noms arabes de leur écriture originale vers l’écriture latine. Ce type de technique est nécessaire pour la recherche d’information interlingue afin de renvoyer des résultats pertinents. Le principe de notre approche est de proposer toutes les variantes orthographiques d’un nom arabe et non pas la meilleure solution. Nous avons montré l’intérêt de notre approche par une série d’expérimentations et en comptant à chaque fois le nombre de résultats obtenues par des moteurs de recherche après la transcription via notre technique.

Nous présenterons un système de collecte et d’analyse de données éventuellement utilisé pour analyser les contributions relatives des variations dépendantes au dialecte dans la sphère lexicale d’un texte semblable à l’écriture arabe. De ce fait, nous aurons recours à l’allocation de Dirichlet latente (LDA), une méthode de modélisation générative probabiliste afin d’analyser la phonétique des termes arabes écrits en caractère latin extraits d’un corpus de discussion en ligne. Ce corpus produit différents choix de mots et différentes relations conceptuelles basée sur le dialecte et qui par conséquent contribue à la reproduction graphique des termes arabes issus du dialecte malgré la large distinction existante entre l’arabe écrit standard et les nombreux dialectes arabes.

Cet article présente une base de données pour le verbe de la langue arabe sous forme d’une matrice dont l’en-tête de lignes contient les schèmes de verbes et l’en-tête de colonnes contient une liste exhaustive de toute racines reconnus dans la littérature arabe. L’exhaustivité de cette liste, qui est le point de force de notre base de données, est due au fait que nous avons commencé par la génération de toutes les combinaisons possibles à partir de l’alphabet de la langue arabe, ensuite nous avons supprimé celles qui ne sont pas reconnues dans la littérature. L’intersection de chaque ligne et colonne contient un code indiquant si la racine et le schème sont compatibles et référant à une liste de caractéristiques morpho-syntaxiques du verbe engendré par cette compatibilité.

Cet article traite du cas du système de vérification des textes de locuteurs indépendants sur la base des chiffres énoncés en langues arabes dans un environnement réel. De ce fait, nous avons adopté les coefficients cepstraux de fréquence Mel (MFCC) comme paramètres caractéristiques du discours, le modèle de mélange gaussien (GMM) pour modeler les caractéristiques du discours extrait et avons testés les machines vecteurs de support (SVM). Les tests ont été menés sur la base de données ARADIGIT à différents niveaux du rapport signal sur bruit (SNR) et sous deux conditions bruyantes émises par la base de données NOISEX-92. Les résultats obtenus démontrent que le modèle GMM-SVM surpasse le modèle GMM-UBM plus particulièrement dans un environnement bruyant.

يطرح تصريف الأفعال في اللغة العربية إشكالات عديدة ترتبط بتنوع تصنيفاتها. ويكمن هذا التنوع في التغييرات التي تطرأ على الأفعال لدى تصريفها مما ينتج عنه عدم قدرة المتعلمين –في أغلب الأحيان- على تصريف العديد من الأفعال في جميع الصيغ والأحوال. وسنقوم في هذه الورقة، بتقديم الصيغة الأولى للمصرف الآلي يتميز بالدقة ،Java للأفعال العربية الذي تم إنجازه بمعهد الدراسات والأبحاث للتعريب, وهو برنامج مكتوب بلغة وسهولة الاستعمال، ويغني عن كتب قواعد تصريف الفعل العربي. كما يعتمد هذا المصرف على الجدع كدخلة لتصريفه عوض الجدر الذي تعتمده معظم المصرفات الأخرى. وسنقتصر في هذه الورقة، على القواعد تلك التي تم تطبيقها في عملنا الحالي، بصيغة مماثلة لطريقة معالجتها بالحاسوب دون الخوض في طروحات النحاة العرب القدماء كل على حدة.

تعد الترجمة الآلية الإحصائية فرعا من فروع الحوسبة اللغوية والتي تصنف بدورها ضمن فروع الذكاء الاصطناعي وقد انصب اهتمامنا في إطار هذا البحث على تقريب المسافة بين اللغة وأحدث طرق المعالجة المكرسة للترجمة الآلية. فمن جهة، تعترف هذه الأخيرة ضمنيا بأن الترجمة مهارة بشرية كونها تستعمل متونا لغوية أحادية وثنائية اللغة مترجمة من قبل مترجمين محترفين. إذ تستعمل المتون الأحادية اللغة لتدريب نماذج اللغة والمتون الثنائية اللغة لتدريب نماذج الترجمة. ومن جهة أخرى، تستغل الترجمة الآلية الاحصائية القدرات الفائقة للحاسوب للمعالجة من خلال ادماج الطرق الاحصائية لاختيار أحسن ترجمة. وقد تناول هذا البحث المفاهيم الأساسية، إضافة إلى مختلف مقاربات الترجمة الآلية مع التركيز على المقاربة الإحصائية التي شكلت المحور الرئيسي للبحث، مرورا المصمم أصلا للترجمة من اللغة الفرنسية إلى اللغة الإنجليزية decoder Moses بعرض نموذج موزس لفك التشفير والذي قمنا بتكييفه ليتمكن من الترجمة من اللغة الانجليزية إلى اللغة العربية. ثم وصولا إلى تقييم نموذج الترجمة المكيف لدعم الثنائية اللغوية (إنجليزية- عربية). ومن ثم النتائج التطبيقية التي كانت مشجعة ومن ثم انتهى البحث إلى خلاصة تتضمن مجموعة من النتائج والاقتراحات.