{ "paper_id": "F14-1024", "header": { "generated_with": "S2ORC 1.0.0", "date_generated": "2023-01-19T10:22:51.549397Z" }, "title": "alignement de mots \u00e0 partir de corpus parall\u00e8les fran\u00e7ais-arabe", "authors": [ { "first": "Nasredine", "middle": [], "last": "Semmar", "suffix": "", "affiliation": { "laboratory": ") Institut CEA LIST, DIASI, Laboratoire Vision et Ing\u00e9nierie des Contenus, CEA Saclay -Nano-INNOV", "institution": "", "location": { "postCode": "91191", "settlement": "Gif-sur-Yvette Cedex (" } }, "email": "nasredine.semmar@cea.fr" }, { "first": "Houda", "middle": [], "last": "Saadane", "suffix": "", "affiliation": { "laboratory": "", "institution": "Universit\u00e9 Stendhal-Grenoble III", "location": { "addrLine": "Domaine Universitaire, 1180, avenue centrale", "postCode": "38400", "settlement": "Saint Martin d'H\u00e8res" } }, "email": "houda.saadane@e.u-grenoble3.fr" } ], "year": "", "venue": null, "identifiers": {}, "abstract": "Les lexiques bilingues jouent un r\u00f4le important en recherche d'information interlingue et en traduction automatique. La construction manuelle de ces lexiques est lente et co\u00fbteuse. Les techniques d'alignement de mots sont g\u00e9n\u00e9ralement utilis\u00e9es pour automatiser le processus de construction de ces lexiques \u00e0 partir de corpus de textes parall\u00e8les. L'alignement de formes simples et de syntagmes nominaux \u00e0 partir de corpus parall\u00e8les est une t\u00e2che relativement bien ma\u00eetris\u00e9e pour les langues \u00e0 \u00e9criture latine, mais demeure une op\u00e9ration complexe pour l'appariement de textes n'utilisant pas la m\u00eame \u00e9criture. Dans la perspective d'utiliser la translitt\u00e9ration de noms propres de l'arabe vers l'\u00e9criture latine en alignement de mots et d'\u00e9tudier son impact sur la qualit\u00e9 d'un lexique bilingue fran\u00e7ais-arabe construit automatiquement, cet article pr\u00e9sente, d'une part, un syst\u00e8me de translitt\u00e9ration de noms propres de l'arabe vers l'\u00e9criture latine, et d'autre part, un outil d'alignement de mots simples et compos\u00e9s \u00e0 partir de corpus de textes parall\u00e8les fran\u00e7ais-arabe. Le lexique bilingue produit par l'outil d'alignement de mots int\u00e9grant la translitt\u00e9ration a \u00e9t\u00e9 \u00e9valu\u00e9 en utilisant deux approches : une \u00e9valuation de la qualit\u00e9 d'alignement \u00e0 l'aide d'un alignement de r\u00e9f\u00e9rence construit manuellement et une \u00e9valuation de l'impact de ce lexique bilingue sur la qualit\u00e9 de traduction du syst\u00e8me de traduction automatique statistique Moses. Les r\u00e9sultats obtenus montrent que la translitt\u00e9ration am\u00e9liore aussi bien la qualit\u00e9 de l'alignement de mots que celle de la traduction.", "pdf_parse": { "paper_id": "F14-1024", "_pdf_hash": "", "abstract": [ { "text": "Les lexiques bilingues jouent un r\u00f4le important en recherche d'information interlingue et en traduction automatique. La construction manuelle de ces lexiques est lente et co\u00fbteuse. Les techniques d'alignement de mots sont g\u00e9n\u00e9ralement utilis\u00e9es pour automatiser le processus de construction de ces lexiques \u00e0 partir de corpus de textes parall\u00e8les. L'alignement de formes simples et de syntagmes nominaux \u00e0 partir de corpus parall\u00e8les est une t\u00e2che relativement bien ma\u00eetris\u00e9e pour les langues \u00e0 \u00e9criture latine, mais demeure une op\u00e9ration complexe pour l'appariement de textes n'utilisant pas la m\u00eame \u00e9criture. 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Les r\u00e9sultats obtenus montrent que la translitt\u00e9ration am\u00e9liore aussi bien la qualit\u00e9 de l'alignement de mots que celle de la traduction.", "cite_spans": [], "ref_spans": [], "eq_spans": [], "section": "Abstract", "sec_num": null } ], "body_text": [ { "text": "Les lexiques bilingues jouent un r\u00f4le important dans les applications de Traitement Automatique des Langues (TAL) telles que la Recherche d'Information Interlingue (RII) et la Traduction Automatique (TA). La construction manuelle de ces lexiques est lente et co\u00fbteuse. C'est la raison pour laquelle depuis quelques ann\u00e9es de nombreux travaux ont fait appel aux techniques d'alignement pour automatiser le processus de construction de lexiques bilingues. Ces travaux ont montr\u00e9 que l'alignement de formes simples et de syntagmes nominaux \u00e0 partir de corpus parall\u00e8les est une t\u00e2che relativement bien ma\u00eetris\u00e9e pour les langues \u00e0 \u00e9criture latine. En revanche, l'appariement de textes parall\u00e8les n'utilisant pas la m\u00eame \u00e9criture demeure une op\u00e9ration complexe. Ce qui a conduit plusieurs chercheurs \u00e0 exploiter la transcription NASREDINE SEMMAR ET HOUDA SAADANE ou la translitt\u00e9ration de certains mots des textes parall\u00e8les comme \u00ab points d'ancrage \u00bb pour am\u00e9liorer la mise en correspondance bilingue. La transcription consiste \u00e0 substituer \u00e0 chaque son ou \u00e0 chaque phon\u00e8me d'un syst\u00e8me phonologique, un graph\u00e8me ou un groupe de graph\u00e8mes d'un syst\u00e8me d'\u00e9criture, tandis que la translitt\u00e9ration consiste \u00e0 substituer \u00e0 chaque graph\u00e8me d'un syst\u00e8me d'\u00e9criture un autre graph\u00e8me ou un groupe de graph\u00e8mes d'un autre syst\u00e8me d'\u00e9criture, ind\u00e9pendamment de la prononciation.", "cite_spans": [], "ref_spans": [], "eq_spans": [], "section": "Introduction", "sec_num": "1" }, { "text": "Dans la perspective d'\u00e9valuer l'impact de l'utilisation de la translitt\u00e9ration de noms propres sur la qualit\u00e9 d'un lexique bilingue fran\u00e7ais-arabe construit automatiquement, nous pr\u00e9sentons dans cet article, d'une part, un syst\u00e8me de translitt\u00e9ration de noms propres de l'arabe vers l'\u00e9criture latine et un outil d'alignement de mots simples et compos\u00e9s \u00e0 partir de corpus de textes parall\u00e8les fran\u00e7ais-arabe, et d'autre part, les r\u00e9sultats d'\u00e9valuation de ce lexique bilingue selon deux approches (intrins\u00e8que et extrins\u00e8que) et utilisant deux corpus diff\u00e9rents (ARCADE II et OPUS).", "cite_spans": [], "ref_spans": [], "eq_spans": [], "section": "Introduction", "sec_num": "1" }, { "text": "La suite de l'article est organis\u00e9e comme suit : dans la section 2, nous pr\u00e9sentons l'approche de la translitt\u00e9ration des noms propres \u00e9crits en arabe vers l'\u00e9criture latine. Puis nous d\u00e9crivons dans la section 3, l'outil d'alignement de mots \u00e0 partir d'un corpus de textes parall\u00e8les fran\u00e7ais-arabe en nous focalisant plus particuli\u00e8rement sur l'\u00e9tape d'appariement de cognats qui exploite la translitt\u00e9ration. La section 4 sera consacr\u00e9e aux exp\u00e9rimentations effectu\u00e9es ainsi que la pr\u00e9sentation des r\u00e9sultats obtenus et la section 5 conclut notre \u00e9tude et pr\u00e9sente nos travaux futurs.", "cite_spans": [], "ref_spans": [], "eq_spans": [], "section": "Introduction", "sec_num": "1" }, { "text": "Les \u00e9volutions rapides des nouvelles technologies d'information et de communication sont accompagn\u00e9es d'un essor important de la quantit\u00e9 et la diversit\u00e9 d'information g\u00e9n\u00e9r\u00e9e et manipul\u00e9e notamment celle disponible sur le web. Cette derni\u00e8re, \u00e9tant destin\u00e9e \u00e0 un public large et vari\u00e9, est transcrite dans diff\u00e9rentes langues ce qui a fait \u00e9merger la n\u00e9cessit\u00e9 d'internationaliser les contenus afin de permettre un partage de donn\u00e9es le plus large possible, entre des utilisateurs manipulant des langues diff\u00e9rentes. Ainsi, les techniques de translitt\u00e9ration trouvent tout leur int\u00e9r\u00eat afin de rendre cette perspective de partage possible.", "cite_spans": [], "ref_spans": [], "eq_spans": [], "section": "Translitt\u00e9ration", "sec_num": "2" }, { "text": "Plusieurs travaux de recherche sur la transcription et la translitt\u00e9ration ont \u00e9t\u00e9 men\u00e9s ces derni\u00e8res ann\u00e9es. Nous citons \u00e0 titre d'exemple les travaux de (Jiang et al., 2007) pour la translitt\u00e9ration des entit\u00e9s nomm\u00e9es (ENs) du chinois vers l'anglais, qui utilisent un mod\u00e8le d'entropie maximale pour d\u00e9terminer la translitt\u00e9ration candidate, en se basant sur la similarit\u00e9 phon\u00e9tique avec l'EN dans la langue source. Ces m\u00e9thodes fonctionnent bien avec les entit\u00e9s nomm\u00e9es qui sont traduites phon\u00e9tiquement, mais ce n'est pas toujours le cas. Pour ce type d'ENs, il est plus recommand\u00e9 d'explorer les similitudes s\u00e9mantiques entre les ENs dans les diff\u00e9rentes langues. Ce constat a \u00e9t\u00e9 approuv\u00e9 dans les travaux de (Huang et al., 2004) qui combine les similitudes s\u00e9mantiques et phon\u00e9tiques. Les exp\u00e9rimentations effectu\u00e9es montrent que cette approche r\u00e9alise une pr\u00e9cision de 67%. Par ailleurs, (Huang et al., 2003) ont travaill\u00e9 sur l'extraction des paires d'ENs hindi-anglais gr\u00e2ce \u00e0 l'alignement d'un corpus parall\u00e8le. Des paires chinois-anglais sont d'abord extraites \u00e0 l'aide d'une programmation dynamique. Ce mod\u00e8le chinois-anglais est alors adapt\u00e9 \u00e0 l'hindi-anglais de mani\u00e8re it\u00e9rative, en utilisant les paires hindi-anglais d'entit\u00e9s nomm\u00e9es d\u00e9j\u00e0 extraites pour l'amor\u00e7age du mod\u00e8le. On trouve aussi des propositions de syst\u00e8mes visant \u00e0 attribuer une seule translitt\u00e9ration \u00e0 un nom donn\u00e9 : c'est le cas du mod\u00e8le g\u00e9n\u00e9ratif propos\u00e9 pour les noms d'origine anglaise \u00e9crits en japonais vers le syst\u00e8me d'\u00e9criture latin (Knight, Graehl, 1997) . Cette approche a \u00e9t\u00e9 adapt\u00e9e par (Stalls, Knight, 1998) \u00e0 la fa\u00e7on dont un nom anglais \u00e9crit en arabe est transcrit en anglais. Le syst\u00e8me de g\u00e9n\u00e9ration de translitt\u00e9rations s'appuie sur un dictionnaire d'apprentissage et ne prend pas en compte les prononciations non r\u00e9pertori\u00e9es ou inconnues du dictionnaire. Pour pallier cette limitation, certains travaux utilisent un mod\u00e8le non supervis\u00e9. C'est le cas du syst\u00e8me de translitt\u00e9ration des noms anglais vers l'arabe propos\u00e9 par (Abduljaleel, Larkey, 2003) . Ce syst\u00e8me est fond\u00e9 sur le calcul de la forme la plus probable, cens\u00e9e \u00eatre la forme correcte. Or cette hypoth\u00e8se n'est pas v\u00e9rifi\u00e9e pour tous les pays arabes ni pour tous les dialectes. (Alghamdi, 2005) a propos\u00e9 un syst\u00e8me de translitt\u00e9ration en \u00e9criture anglaise des noms arabes voyell\u00e9s pour contourner la difficult\u00e9 de la prononciation et le probl\u00e8me des variantes dialectales. Ce syst\u00e8me est bas\u00e9 sur un dictionnaire de noms arabes dans lequel la prononciation est r\u00e9gl\u00e9e au moyen de voyelles ajout\u00e9es aux noms r\u00e9pertori\u00e9s, avec indication en vis \u00e0 vis de leur \u00e9quivalent en \u00e9criture anglaise. Cependant, cette approche, non seulement ne prend pas en compte les prononciations non r\u00e9pertori\u00e9es dans le dictionnaire, mais, de plus, elle est normative par le fait qu'elle ne propose qu'une seule translitt\u00e9ration pour un nom donn\u00e9.", "cite_spans": [ { "start": 153, "end": 176, "text": "de (Jiang et al., 2007)", "ref_id": null }, { "start": 716, "end": 739, "text": "de (Huang et al., 2004)", "ref_id": null }, { "start": 886, "end": 920, "text": "Par ailleurs, (Huang et al., 2003)", "ref_id": null }, { "start": 1532, "end": 1554, "text": "(Knight, Graehl, 1997)", "ref_id": "BIBREF25" }, { "start": 2037, "end": 2064, "text": "(Abduljaleel, Larkey, 2003)", "ref_id": "BIBREF1" }, { "start": 2255, "end": 2271, "text": "(Alghamdi, 2005)", "ref_id": "BIBREF2" } ], "ref_spans": [], "eq_spans": [], "section": "Etat de l'art", "sec_num": "2.1" }, { "text": "En conclusion, la plupart des travaux actuels ne prennent pas en compte la complexit\u00e9 du probl\u00e8me de la transcription et de la translitt\u00e9ration qui concerne aussi bien l'oralit\u00e9 que le mod\u00e8le scriptural des syst\u00e8mes linguistiques impliqu\u00e9s. En effet, tr\u00e8s peu de travaux prennent en consid\u00e9ration le lien entre phonologie compar\u00e9e et transcription interlingue, entre ETUDE DE L'IMPACT DE LA TRANSLITTERATION DE NOMS PROPRES SUR LA QUALITE DE L'ALIGNEMENT DE MOTS graph\u00e9matique compar\u00e9e et translitt\u00e9ration multilingue et entre dialectologie arabe et syst\u00e8mes de translitt\u00e9ration latins. Les rares \u00e9tudes qui proposent une solution prenant en compte partiellement l'une de ces probl\u00e9matiques sont d\u00e9di\u00e9es \u00e0 l'identification automatique de l'origine du locuteur \u00e0 partir de son dialecte (Guid\u00e8re, 2004) (Barkat-Defradas et al., 2004) . Dans le cadre de cette \u00e9tude, notre objectif est de proposer un syst\u00e8me automatique de translitt\u00e9ration qui tient compte du lien entre phonologie, graph\u00e9matique et dialectologie, dans la transcription des noms et des pr\u00e9noms arabes vers l'\u00e9criture latine et plus particuli\u00e8rement pour le fran\u00e7ais et l'anglais (Pouliquen, Steinberger, 2007) .", "cite_spans": [ { "start": 785, "end": 800, "text": "(Guid\u00e8re, 2004)", "ref_id": null }, { "start": 801, "end": 831, "text": "(Barkat-Defradas et al., 2004)", "ref_id": "BIBREF5" }, { "start": 1144, "end": 1174, "text": "(Pouliquen, Steinberger, 2007)", "ref_id": "BIBREF37" } ], "ref_spans": [], "eq_spans": [], "section": "Etat de l'art", "sec_num": "2.1" }, { "text": "Afin de renvoyer la totalit\u00e9 des cas possibles de la translitt\u00e9ration d'un nom arabe en \u00e9criture latine, nous nous sommes int\u00e9ress\u00e9s aux questions et aux probl\u00e8mes li\u00e9s \u00e0 la translitt\u00e9ration bas\u00e9e sur le syst\u00e8me phon\u00e9tique de l'arabe litt\u00e9raire ainsi que sur la majorit\u00e9 des familles de dialectes, en prenant en compte des nombreuses variantes r\u00e9gionales et locales. Nous avons commenc\u00e9 par recenser les translitt\u00e9rations existantes pour chaque lettre de l'alphabet arabe standard depuis les normes et usages observ\u00e9s sur le Web et sur les dictionnaires de lieux g\u00e9ographiques de GeoNames. Nous avons constat\u00e9 qu'au sein du m\u00eame dictionnaire g\u00e9ographique un nom propre peut avoir plusieurs translitt\u00e9rations diff\u00e9rentes. Cette investigation empirique est bas\u00e9e sur un corpus de textes qui a \u00e9t\u00e9 recueilli dans les diff\u00e9rentes langues cibles vis\u00e9es par le translitt\u00e9rateur. Elle a permis de constituer une librairie des \u00e9quivalents graph\u00e9matiques utilis\u00e9s dans les \u00e9crits utilisant l'alphabet latin. Ci-dessous quelques \u00e9quivalences graph\u00e9matiques \u00e9tablies \u00e0 partir de cette \u00e9tude sur diff\u00e9rents corpus : (Reley et al., 2009) . Cet outil sert \u00e0 cr\u00e9er les automates de r\u00e8gles morphologiques, syntaxiques, et autres, et les appliquer ensuite \u00e0 des textes. HTFST poss\u00e8de aussi une syntaxe propre aux \u00ab r\u00e8gles de replacements parall\u00e8les et contextuelles \u00bb offrant les m\u00eames possibilit\u00e9s que celles de XFST (Xerox Finite State Tool) (Beesley, Karttunen, 2003) impl\u00e9ment\u00e9es en utilisant la librairie FOMA (Hulden, 2009) . Le fonctionnement de notre approche de translitt\u00e9ration est d\u00e9termin\u00e9 par la nature du mot fourni en entr\u00e9e : l'automate passe d'\u00e9tat en \u00e9tat suivant les transitions, \u00e0 la lecture de chaque lettre arabe de l'entr\u00e9e. La Figure 1 d\u00e9crit l'organigramme de notre module de translitt\u00e9ration: FIGURE 1: Organigramme du fonctionnement du translitt\u00e9rateur de l'arabe vers le latin NASREDINE SEMMAR ET HOUDA SAADANE A l'issue de la lecture, un premier automate traite l'entr\u00e9e de la mani\u00e8re suivante: si l'entr\u00e9e est voyell\u00e9e, il supprime les voyelles avant de translitt\u00e9rer le nom; si l'entr\u00e9e est non-voyell\u00e9e, il proc\u00e8de directement \u00e0 la translitt\u00e9ration du nom. Nous supprimons les voyelles afin de g\u00e9n\u00e9rer toutes les translitt\u00e9rations fran\u00e7aises et anglaises possibles. Ceci est d\u00fb \u00e0 l'influence des dialectes sur les voyelles o\u00f9 les translitt\u00e9rations des mots issus du dialecte du Macherek sont orient\u00e9es vers la translitt\u00e9ration anglaise et ceux du dialecte du Maghreb sont plus orient\u00e9es vers la translitt\u00e9ration fran\u00e7aise. Enfin, le module produit en sortie une liste tri\u00e9e de noms arabes \u00e9crits en caract\u00e8res latins.", "cite_spans": [ { "start": 1104, "end": 1124, "text": "(Reley et al., 2009)", "ref_id": null }, { "start": 1427, "end": 1453, "text": "(Beesley, Karttunen, 2003)", "ref_id": "BIBREF6" }, { "start": 1498, "end": 1512, "text": "(Hulden, 2009)", "ref_id": "BIBREF20" } ], "ref_spans": [ { "start": 1734, "end": 1742, "text": "Figure 1", "ref_id": null } ], "eq_spans": [], "section": "Approche propos\u00e9e pour la translitt\u00e9ration de noms propres de l'arabe vers l'\u00e9criture latine", "sec_num": "2.2" }, { "text": "\u2212 La", "cite_spans": [], "ref_spans": [], "eq_spans": [], "section": "Approche propos\u00e9e pour la translitt\u00e9ration de noms propres de l'arabe vers l'\u00e9criture latine", "sec_num": "2.2" }, { "text": "Le coeur du syst\u00e8me de translitt\u00e9ration est constitu\u00e9 de r\u00e8gles contextuelles qui permettent le remplacement des lettres arabes en lettres latines ainsi que l'ajout des voyelles latines, en prenant en compte les lettres situ\u00e9es devant et/ou derri\u00e8re la lettre \u00e0 ajouter ou remplacer. Ces r\u00e8gles visent aussi \u00e0 rendre compte de la mani\u00e8re la plus pr\u00e9cise possible des formes observ\u00e9es en entr\u00e9e : S'agit-il d'une \u00abkunya\u00bb ? D'un nom pr\u00e9c\u00e9d\u00e9 d'un article ? Ou bien d'un pr\u00e9nom seul ? Selon la forme d'entr\u00e9e, nous appliquons d'abord des r\u00e8gles ad\u00e9quates pour transcrire la partie qui ne constitue pas le nom \u00e0 proprement parler (particules). Ainsi, des noms propres (sp\u00e9ciaux) comme (Ibn) \u202b,\u0625\u202c (Abd) , (Taha) , etc. seront transcrits directement. Prenons, par exemple, le pr\u00e9nom qui peut \u00eatre translitt\u00e9r\u00e9 de plusieurs fa\u00e7ons diff\u00e9rentes. Nous attribuons un poids pour chaque translitt\u00e9ration, sachant que le poids le plus bas indique la solution la plus probable. La r\u00e8gle ci-dessous indique que, lorsqu'un mot d\u00e9bute par \u202b\u0639\u202c \u202b\u0628\u202c \u202b,\u062f\u202c il est transcrit le plus souvent par \u00ab Abd \u00bb, ou bien moins souvent par \u00ab Abed \u00bb. Plus rarement, il sera transcrit \u00ab 3abd \u00bb ou \u00ab 3Abd \u00bb, et dans quelques cas il sera transcrit par \u00ab Abd \u00bb.", "cite_spans": [], "ref_spans": [], "eq_spans": [], "section": "Approche propos\u00e9e pour la translitt\u00e9ration de noms propres de l'arabe vers l'\u00e9criture latine", "sec_num": "2.2" }, { "text": "R = \u202b\u0639((\u202c \u202b\u0628\u202c \u202b)\u062f\u202c .x. (((\\` A b d <3000>) | A b d | (A b e d <1000>) | (3 (a|A) b d <2000>)))).*;", "cite_spans": [], "ref_spans": [], "eq_spans": [], "section": "Approche propos\u00e9e pour la translitt\u00e9ration de noms propres de l'arabe vers l'\u00e9criture latine", "sec_num": "2.2" }, { "text": "Apr\u00e8s avoir trait\u00e9 la partie (sp\u00e9ciale) du nom propre, nous appliquons les r\u00e8gles pour la translitt\u00e9ration des noms euxm\u00eames. Les r\u00e8gles pour la translitt\u00e9ration des noms s'appliquent \u00e0 leur tour selon le nombre de consonnes du nom consid\u00e9r\u00e9, et dans un ordre de priorit\u00e9 d\u00e9termin\u00e9.", "cite_spans": [], "ref_spans": [], "eq_spans": [], "section": "Approche propos\u00e9e pour la translitt\u00e9ration de noms propres de l'arabe vers l'\u00e9criture latine", "sec_num": "2.2" }, { "text": "Par exemple, pour translitt\u00e9rer en \u00e9criture latine le nom propre arabe \u202b\u0627\u202c qui est compos\u00e9 par Abd ( ) + Al \u202b)\u0627\u0644(\u202c + Nom ( \u202b,)\u0631\u202c le syst\u00e8me proc\u00e8de de la mani\u00e8re suivante :", "cite_spans": [], "ref_spans": [], "eq_spans": [], "section": "Approche propos\u00e9e pour la translitt\u00e9ration de noms propres de l'arabe vers l'\u00e9criture latine", "sec_num": "2.2" }, { "text": "\u2212 Translitt\u00e9ration de la particule \u00abAbd\u00bb; \u2212 Translitt\u00e9ration de l'article \u202b\u0627\u0644\u202c \u00abAl\u00bb; \u2212 Concat\u00e9nation de la particule \u00abAbd\u00bb et de l'article \u00abAl\u00bb en les reliant au nom par un trait d'union ou en ins\u00e9rant un blanc entre les deux : Abd Al Rachid ( \u202b\u0627\u202c ); \u2212 G\u00e9n\u00e9ration de toutes les formes de translitt\u00e9ration possibles pour ces trois \u00e9l\u00e9ments (Table 1) ", "cite_spans": [], "ref_spans": [ { "start": 339, "end": 348, "text": "(Table 1)", "ref_id": "TABREF2" } ], "eq_spans": [], "section": "Approche propos\u00e9e pour la translitt\u00e9ration de noms propres de l'arabe vers l'\u00e9criture latine", "sec_num": "2.2" }, { "text": "Il existe principalement trois approches pour l'alignement de mots \u00e0 partir de corpus de textes parall\u00e8les align\u00e9s phrase \u00e0 phrase:", "cite_spans": [], "ref_spans": [], "eq_spans": [], "section": "Etat de l'art", "sec_num": "3.1" }, { "text": "\u2212 Les approches \u00e0 dominante statistique qui s'appuient sur les mod\u00e8les IBM (Brown et al., 1993 , 2007) . Or, cette hypoth\u00e8se n'est pas toujours v\u00e9rifi\u00e9e puisque certaines expressions multimots ne se traduisent pas forc\u00e9ment par des expressions ayant la m\u00eame structure syntaxique. De m\u00eame, certaines expressions ne se traduisent pas syst\u00e9matiquement par une expression de m\u00eame longueur.", "cite_spans": [ { "start": 71, "end": 94, "text": "IBM (Brown et al., 1993", "ref_id": null }, { "start": 95, "end": 102, "text": ", 2007)", "ref_id": null } ], "ref_spans": [], "eq_spans": [], "section": "Etat de l'art", "sec_num": "3.1" }, { "text": "Pour les langues n'utilisant pas l'\u00e9criture latine, de nombreux travaux ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9s pour aligner automatiquement les translitt\u00e9rations \u00e0 partir de corpus de textes multilingues en vue de l'enrichissement de lexiques bilingues. Citons notamment les travaux de (Yaser, Knight, 2002) et (Sherif, Kondrak, 2007) sur l'alignement arabe-anglais, (Tao et al., 2006 ) sur l'utilisation de la translitt\u00e9ration pour l'extraction d'entit\u00e9s nomm\u00e9es \u00e0 partir de corpus comparables ainsi que (Shao, Ng, 2004) qui utilisent l'information apport\u00e9e par les translitt\u00e9rations sur la base de leur prononciation. Ils combinent l'information apport\u00e9e par le contexte des traductions avec l'information apport\u00e9e par les translitt\u00e9rations entre l'anglais et le chinois. L'int\u00e9r\u00eat de ce travail r\u00e9side dans le fait qu'il permet l'alignement de mots tr\u00e8s sp\u00e9cifiques mais rares.", "cite_spans": [ { "start": 264, "end": 285, "text": "(Yaser, Knight, 2002)", "ref_id": "BIBREF52" }, { "start": 298, "end": 312, "text": "Kondrak, 2007)", "ref_id": "BIBREF43" }, { "start": 345, "end": 362, "text": "(Tao et al., 2006", "ref_id": "BIBREF46" } ], "ref_spans": [], "eq_spans": [], "section": "Etat de l'art", "sec_num": "3.1" }, { "text": "Nous d\u00e9crivons, dans la section suivante, notre d\u00e9marche pour extraire un lexique bilingue de mots simples et de mots compos\u00e9s \u00e0 partir d'un corpus parall\u00e8le fran\u00e7ais-arabe align\u00e9 au niveau de la phrase.", "cite_spans": [], "ref_spans": [], "eq_spans": [], "section": "Etat de l'art", "sec_num": "3.1" }, { "text": "NASREDINE SEMMAR ET HOUDA SAADANE", "cite_spans": [], "ref_spans": [], "eq_spans": [], "section": "Etat de l'art", "sec_num": "3.1" }, { "text": "La d\u00e9marche que nous proposons pour la construction de lexiques bilingues \u00e0 partir de corpus de textes parall\u00e8les, est compos\u00e9e des trois \u00e9tapes suivantes: La mesure de similarit\u00e9 Jaro-Winkler est une variante de la distance Jaro DJ (Jaro, 1989) .", "cite_spans": [ { "start": 233, "end": 245, "text": "(Jaro, 1989)", "ref_id": "BIBREF21" } ], "ref_spans": [], "eq_spans": [], "section": "Approche propos\u00e9e pour l'alignement de mots \u00e0 partir de corpus de textes parall\u00e8les fran\u00e7aisarabe", "sec_num": "3.2" }, { "text": "\u2212", "cite_spans": [], "ref_spans": [], "eq_spans": [], "section": "Approche propos\u00e9e pour l'alignement de mots \u00e0 partir de corpus de textes parall\u00e8les fran\u00e7aisarabe", "sec_num": "3.2" }, { "text": "O\u00f9 l est la longueur du pr\u00e9fixe commun et p est un coefficient qui permet de favoriser les cha\u00eenes avec un pr\u00e9fixe commun.", "cite_spans": [], "ref_spans": [], "eq_spans": [], "section": "Approche propos\u00e9e pour l'alignement de mots \u00e0 partir de corpus de textes parall\u00e8les fran\u00e7aisarabe", "sec_num": "3.2" }, { "text": "Pour fixer les valeurs de l et p ainsi que le seuil pour lequel deux mots sont consid\u00e9r\u00e9s comme cognats, nous avons utilis\u00e9 un \u00e9chantillon de 100 noms propres arabes translitt\u00e9r\u00e9s en \u00e9criture latine. Dans cet \u00e9chantillon, un nombre propre \u00e9crit en arabe peut avoir en moyenne 37 translitt\u00e9rations en \u00e9criture latine mais il existe des noms propres qui peuvent d\u00e9passer les 1 000 translitt\u00e9rations comme c'est le cas du mot \u00ab \u202b\u0627\u202c \u202b\u0627\u202c \u00bb (Alg\u00e9rie) qui en a 1 120. Nous avons constat\u00e9 que les valeurs de l et p qui permettent d'accepter le plus grand nombre de translitt\u00e9rations pour un nom propre sont respectivement 2 et 0,1 pour un seuil de cognats \u00e9gal \u00e0 0,9. Ces param\u00e8tres fix\u00e9s empiriquement permettent certes d'identifier comme cognats le mot \u00abAlg\u00e9rie\u00bb et la translitt\u00e9ration \u00abaljezeyr\u00bb mais g\u00e9n\u00e8rent aussi des erreurs puisque cet aligneur consid\u00e8re par exemple que les mots \u00abmohamed\u00bb et la translitt\u00e9ration \u00abmahmoud\u00bb du nom propre arabe \u202b\u062f\u00ab\u202c \u00bb sont des cognats. Pour r\u00e9duire ce type d'erreurs, nous v\u00e9rifions les conditions [1] et [2] relatives aux positions des mots respectivement dans les phrases source et cible.", "cite_spans": [], "ref_spans": [], "eq_spans": [], "section": "Approche propos\u00e9e pour l'alignement de mots \u00e0 partir de corpus de textes parall\u00e8les fran\u00e7aisarabe", "sec_num": "3.2" }, { "text": "Certes, la d\u00e9tection de cognats am\u00e9liore significativement les r\u00e9sultats de l'alignement mais \u00e7a concerne uniquement les corpus de textes ayant une forte pr\u00e9sence de noms propres. Pour d\u00e9tecter de nouvelles correspondances, nous prenons en compte les paires de mots des langues source et cible qui ont les m\u00eames cat\u00e9gories grammaticales et dont les positions v\u00e9rifient les conditions [1] et [2] d\u00e9crites pr\u00e9c\u00e9demment. Cette \u00e9tape est particuli\u00e8rement performante pour identifier les traductions des mots entour\u00e9s par des mots d\u00e9j\u00e0 traduits.", "cite_spans": [], "ref_spans": [], "eq_spans": [], "section": "Approche propos\u00e9e pour l'alignement de mots \u00e0 partir de corpus de textes parall\u00e8les fran\u00e7aisarabe", "sec_num": "3.2" }, { "text": "Le tableau ci-dessous (Table 2) ", "cite_spans": [], "ref_spans": [ { "start": 22, "end": 31, "text": "(Table 2)", "ref_id": "TABREF6" } ], "eq_spans": [], "section": "Approche propos\u00e9e pour l'alignement de mots \u00e0 partir de corpus de textes parall\u00e8les fran\u00e7aisarabe", "sec_num": "3.2" }, { "text": "Pour illustrer l'apport de la translitt\u00e9ration sur la qualit\u00e9 du lexique bilingue produit par l'alignement de mots simples et compos\u00e9s, nous avons \u00e9valu\u00e9 les r\u00e9sultats de l'alignement selon deux approches diff\u00e9rentes :", "cite_spans": [], "ref_spans": [], "eq_spans": [], "section": "R\u00e9sultats exp\u00e9rimentaux et discussion", "sec_num": "4" }, { "text": "\u2212 une \u00e9valuation manuelle comparant les r\u00e9sultats de notre aligneur de mots par rapport \u00e0 un alignement de r\u00e9f\u00e9rence, \u2212 une \u00e9valuation automatique en int\u00e9grant les r\u00e9sultats de notre aligneur de mots dans le corpus d'apprentissage du mod\u00e8le de traduction du syst\u00e8me de traduction statistique libre Moses (Koehn et al., 2007) .", "cite_spans": [ { "start": 304, "end": 324, "text": "(Koehn et al., 2007)", "ref_id": "BIBREF23" } ], "ref_spans": [], "eq_spans": [], "section": "R\u00e9sultats exp\u00e9rimentaux et discussion", "sec_num": "4" }, { "text": "L'\u00e9valuation manuelle de l'aligneur de mots a \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9e sur une partie compos\u00e9e de 1 000 phrases du corpus MD (Monde Diplomatique) fran\u00e7ais-arabe de la campagne ARCADE II (V\u00e9ronis et al., 2008) . Cet alignement de r\u00e9f\u00e9rence au niveau des mots simples et compos\u00e9s a \u00e9t\u00e9 construit manuellement \u00e0 l'aide de l'outil Yawat (Germann, 2008) . Pour les m\u00e9triques d'\u00e9valuation, nous avons utilis\u00e9 celles du protocole d\u00e9fini lors de la conf\u00e9rence HLT/NAACL 2003 (Mihalcea, Pedersen, 2003 . La table 3 r\u00e9sume nos r\u00e9sultats en termes de pr\u00e9cision et de rappel selon que l'aligneur de mots utilise ou non l'appariement de cognats avec la translitt\u00e9ration de noms propres. Ces r\u00e9sultats montrent que l'utilisation de la translitt\u00e9ration arabe permet d'augmenter aussi bien la pr\u00e9cision que le rappel et confirment les r\u00e9sultats que nous avons obtenus pr\u00e9c\u00e9demment sur un petit corpus de 283 phrases (Saadane, Semmar, 2012) ainsi que ceux de (Kondrak et al., 2003) qui ont pu r\u00e9duire de 10% le taux d'erreurs de l'alignement de mots en utilisant l'appariement de cognats. Le lexique bilingue extrait \u00e0 partir des 1 000 paires de phrases en utilisant notre outil d'alignement de mots contient 16 291 entr\u00e9es dont 2 023 noms propres. L'analyse de ce lexique montre qu'il contient un nombre important de doublons plus particuli\u00e8rement pour les noms propres mais aussi quelques traductions de mots polys\u00e9miques. En outre, environ 53% des mots align\u00e9s se trouvaient dans le dictionnaire bilingue et 12% ont \u00e9t\u00e9 align\u00e9s \u00e0 l'aide du module d'appariement de cognats qui utilise la translitt\u00e9ration. Nous avons divis\u00e9 ce corpus en trois parties : 70 067 paires de phrases pour l'apprentissage du mod\u00e8le de traduction, 3 500 paires de phrases pour la construction du lexique bilingue en utilisant notre aligneur de mots et 500 paires de phrases pour l'\u00e9valuation du syst\u00e8me de traduction Moses. Pour estimer le mod\u00e8le de traduction du syst\u00e8me de r\u00e9f\u00e9rence, nous avons construit un corpus d'apprentissage contenant 70 067 paires de phrases auquel nous avons ajout\u00e9 les 3 500 paires de phrases utilis\u00e9es pour l'alignement de mots. Pour \u00e9tudier l'impact du lexique bilingue produit par l'outil d'alignement de mots int\u00e9grant la translitt\u00e9ration sur le mod\u00e8le de traduction du syst\u00e8me Moses, nous avons ajout\u00e9 ce lexique bilingue construit \u00e0 partir des 3 500 paires de phrases au corpus d'apprentissage. Le mod\u00e8le de traduction utilis\u00e9 est appris sur les lemmes des mots composant le corpus parall\u00e8le d'apprentissage et les lemmes des mots produits par notre aligneur. Nous avons aussi entra\u00een\u00e9 un mod\u00e8le de langue (tri-grammes) sur la totalit\u00e9 du corpus OPUS en langue arabe (74 067 phrases) en utilisant la boite \u00e0 outils IRSTLM (Federico et al., 2008 Huang et al., 2003) qui ont obtenu une F-Mesure de 81% pour l'alignement d'entit\u00e9s nomm\u00e9es \u00e0 partir d'un corpus parall\u00e8le chinois-anglais et un gain de +0,06 en score NIST pour la traduction.", "cite_spans": [ { "start": 174, "end": 196, "text": "(V\u00e9ronis et al., 2008)", "ref_id": null }, { "start": 321, "end": 336, "text": "(Germann, 2008)", "ref_id": "BIBREF16" }, { "start": 440, "end": 454, "text": "HLT/NAACL 2003", "ref_id": null }, { "start": 455, "end": 480, "text": "(Mihalcea, Pedersen, 2003", "ref_id": "BIBREF30" }, { "start": 930, "end": 952, "text": "(Kondrak et al., 2003)", "ref_id": "BIBREF27" }, { "start": 2698, "end": 2727, "text": "IRSTLM (Federico et al., 2008", "ref_id": null }, { "start": 2728, "end": 2747, "text": "Huang et al., 2003)", "ref_id": "BIBREF19" } ], "ref_spans": [], "eq_spans": [], "section": "R\u00e9sultats exp\u00e9rimentaux et discussion", "sec_num": "4" }, { "text": "Pour \u00e9valuer la significativit\u00e9 statistique des r\u00e9sultats obtenus, nous utilisons la m\u00e9thode par r\u00e9-\u00e9chantillonnage par amorce d\u00e9crite par (Koehn, 2004) . Cette m\u00e9thode estime la probabilit\u00e9 (p-valeur) qu'une diff\u00e9rence mesur\u00e9e entre les scores BLEU surgit par hasard et ce par la cr\u00e9ation \u00e0 plusieurs reprises (10 fois) d'\u00e9chantillons uniformes avec remise \u00e0 partir des corpus de tests. Nous exploitons cette m\u00e9thode pour comparer les deux configurations (corpus d'apprentissage sans l'ajout de translitt\u00e9ration ou avec translitt\u00e9ration) selon le corpus de test utilis\u00e9. Sur un intervalle de confiance (IC) de 95%, les r\u00e9sultats varient de non significatifs (quant p > 0.05) \u00e0 hautement significatifs. Les p-valeurs obtenues sur les corpus de test Tout-Corpus-Test et Noms-propres-Corpus-Test sont respectivement de 0,02 et 0,01. Par cons\u00e9quent, les am\u00e9liorations apport\u00e9es par l'utilisation de la translitt\u00e9ration sont significatives dans les deux configurations de test.", "cite_spans": [ { "start": 139, "end": 152, "text": "(Koehn, 2004)", "ref_id": "BIBREF24" } ], "ref_spans": [], "eq_spans": [], "section": "R\u00e9sultats exp\u00e9rimentaux et discussion", "sec_num": "4" }, { "text": "Nous avons d\u00e9crit dans cet article, d'une part, un syst\u00e8me de translitt\u00e9ration des noms propres de l'\u00e9criture arabe vers l'\u00e9criture latine, et d'autre part, un outil d'alignement de mots simples et compos\u00e9s \u00e0 partir de corpus de textes parall\u00e8les fran\u00e7ais-arabe. Nous nous sommes particuli\u00e8rement int\u00e9ress\u00e9s \u00e0 l'\u00e9tude de l'impact de l'utilisation de la translitt\u00e9ration sur la qualit\u00e9 du lexique bilingue produit par l'outil d'alignement de mots. Pour r\u00e9aliser cette \u00e9tude, nous avons \u00e9valu\u00e9 l'outil d'alignement de mots int\u00e9grant la translitt\u00e9ration en utilisant deux approches : une \u00e9valuation de la qualit\u00e9 d'alignement \u00e0 l'aide d'un alignement de r\u00e9f\u00e9rence construit manuellement et une \u00e9valuation de l'impact de cet alignement sur la qualit\u00e9 de traduction du syst\u00e8me de traduction automatique statistique Moses. Les r\u00e9sultats obtenus montrent que la translitt\u00e9ration am\u00e9liore aussi bien la qualit\u00e9 de l'alignement de mots que celle de la traduction. Dans nos exp\u00e9rimentations sur l'outil d'alignement de mots, le mod\u00e8le de traduction a \u00e9t\u00e9 estim\u00e9 sur des lemmes plut\u00f4t que sur des formes de surface qui g\u00e9n\u00e9ralement diminue la qualit\u00e9 de traduction plus particuli\u00e8rement pour une langue morphologiquement riche comme l'arabe. De m\u00eame, les traductions du lexique bilingue produit par l'outil d'alignement de mots ne sont pas pond\u00e9r\u00e9es, ce qui nous prive d'int\u00e9grer ce lexique directement dans la table de traduction. Nos travaux futurs sur l'alignement de mots s'orientent, d'une part, vers l'utilisation d'un mod\u00e8le de g\u00e9n\u00e9ration pour produire les formes de surface ad\u00e9quates \u00e0 partir des r\u00e9sultats de traduction pr\u00e9sent\u00e9s en lemmes dans cette \u00e9tude, et d'autre part, vers une am\u00e9lioration des r\u00e9sultats de notre outil d'alignement en lui int\u00e9grant l'appariement d'expressions multimots et en pond\u00e9rant les traductions du lexique bilingue qu'il produit. Par ailleurs, nos exp\u00e9rimentations sur le syst\u00e8me de translitt\u00e9ration ont montr\u00e9 que les corpus \u00e9tudi\u00e9s contenaient aussi des noms propres latins et que la pr\u00e9cision de l'alignement de mots est tr\u00e8s \u00e9lev\u00e9e lorsque des noms propres arabes sont pr\u00e9sents dans les phrases source et cible. Nos travaux futurs en translitt\u00e9ration s'orientent vers une prise en compte plus large des noms propres latins.", "cite_spans": [], "ref_spans": [], "eq_spans": [], "section": "Conclusion et travaux futurs", "sec_num": "5" }, { "text": "Alignement de motsL'alignement de mots ou l'extraction de lexiques bilingues \u00e0 partir de corpus de textes parall\u00e8les peut se d\u00e9composer conceptuellement en deux aspects: il s'agit de rep\u00e9rer les mots du texte source et du texte cible, puis de les mettre en correspondance.", "cite_spans": [], "ref_spans": [], "eq_spans": [], "section": "", "sec_num": null } ], "back_matter": [], "bib_entries": { "BIBREF0": { "ref_id": "b0", "title": "Constitution d'une ressource s\u00e9mantique arabe \u00e0 partir d'un corpus multilingue align\u00e9", "authors": [ { "first": "", "middle": [], "last": "Abdulhay A", "suffix": "" } ], "year": 2012, "venue": "", "volume": "", "issue": "", "pages": "", "other_ids": {}, "num": null, "urls": [], "raw_text": "ABDULHAY A. (2012). Constitution d'une ressource s\u00e9mantique arabe \u00e0 partir d'un corpus multilingue align\u00e9. Th\u00e8se de Doctorat de l'Universit\u00e9 Stendhal -Grenoble III.", "links": null }, "BIBREF1": { "ref_id": "b1", "title": "Statistical transliteration for English-Arabic Cross Language Information Retrieval", "authors": [ { "first": "", "middle": [], "last": "Abduljaleel N", "suffix": "" }, { "first": "L", "middle": [], "last": "Larkey", "suffix": "" } ], "year": 2003, "venue": "Proceedings of the Twelfth ACM International Conference on Information and Knowledge Management", "volume": "", "issue": "", "pages": "139--146", "other_ids": {}, "num": null, "urls": [], "raw_text": "ABDULJALEEL N., LARKEY L. (2003). Statistical transliteration for English-Arabic Cross Language Information Retrieval. 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Proceedings of NAACL HLT 2009: Tutorials, 9-10.", "links": null }, "BIBREF37": { "ref_id": "b37", "title": "Acquisition and Use of Multilingual Name Dictionaries", "authors": [ { "first": "", "middle": [], "last": "Pouliquen B", "suffix": "" }, { "first": "", "middle": [], "last": "Steinberger R", "suffix": "" } ], "year": 2007, "venue": "Proceedings of the Workshop Acquisition and Management of Multilingual Lexicons (AMML'2007", "volume": "", "issue": "", "pages": "", "other_ids": {}, "num": null, "urls": [], "raw_text": "POULIQUEN B., STEINBERGER R. (2007). Acquisition and Use of Multilingual Name Dictionaries. Proceedings of the Workshop Acquisition and Management of Multilingual Lexicons (AMML'2007) -RANLP'2007, Bulgaria.", "links": null }, "BIBREF38": { "ref_id": "b38", "title": "Utilisation de la translitt\u00e9ration arabe pour l'am\u00e9lioration de l'alignement de mots \u00e0 partir de corpus parall\u00e8les fran\u00e7ais-arabe", "authors": [ { "first": "H", "middle": [], "last": "Sa\u00e2dane", "suffix": "" }, { "first": "N", "middle": [], "last": "Semmar", "suffix": "" } ], "year": 2012, "venue": "Actes TALN", "volume": "2012", "issue": "", "pages": "127--140", "other_ids": {}, "num": null, "urls": [], "raw_text": "SA\u00c2DANE H., SEMMAR N. (2012). Utilisation de la translitt\u00e9ration arabe pour l'am\u00e9lioration de l'alignement de mots \u00e0 partir de corpus parall\u00e8les fran\u00e7ais-arabe. 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Proceedings of ACL 2006, 1-8.", "links": null }, "BIBREF40": { "ref_id": "b40", "title": "A Hybrid Word Alignment Approach to Improve Translation Lexicons with Compound Words and Idiomatic Expressions", "authors": [ { "first": "", "middle": [], "last": "Semmar N", "suffix": "" }, { "first": "C", "middle": [], "last": "Servan", "suffix": "" }, { "first": "", "middle": [], "last": "De Chalendar G", "suffix": "" }, { "first": "", "middle": [], "last": "Le Ny B", "suffix": "" } ], "year": 2010, "venue": "Proceedings of the 32nd Translating and the Computer conference", "volume": "", "issue": "", "pages": "", "other_ids": {}, "num": null, "urls": [], "raw_text": "SEMMAR N., SERVAN C., DE CHALENDAR G., LE NY B. (2010). A Hybrid Word Alignment Approach to Improve Translation Lexicons with Compound Words and Idiomatic Expressions. 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M. H., SEMMAR N., STUCK F., ZAGHOUANI W. (2008). Arcade II Action de recherche concert\u00e9e sur l'alignement de documents et son \u00e9valuation. Chapitre 2, Editions Herm\u00e8s.", "links": null }, "BIBREF50": { "ref_id": "b50", "title": "Harvesting multi-word expressions from parallel corpora", "authors": [ { "first": "", "middle": [], "last": "Vintar S", "suffix": "" }, { "first": "D", "middle": [], "last": "Fisier", "suffix": "" } ], "year": 2008, "venue": "Proceedings of LREC", "volume": "", "issue": "", "pages": "", "other_ids": {}, "num": null, "urls": [], "raw_text": "VINTAR S., FISIER D. (2008). Harvesting multi-word expressions from parallel corpora. Proceedings of LREC, Morocco.", "links": null }, "BIBREF51": { "ref_id": "b51", "title": "String Comparator Metrics and Enhanced Decision Rules in the Fellegi-Sunter Model of Record Linkage. 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Translating named entities using monolingual and bilingual resources. Proceedings of the 40th Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics (ACL'02), 400-408.", "links": null } }, "ref_entries": { "TABREF2": { "num": null, "text": "Quelques translitt\u00e9rations pour le nom propre compos\u00e9 \u00ab \u202b\u0627\u202c \u00bb \u2212 Normalisation de la liste des noms en \u00e9criture latine en supprimant les caract\u00e8res sp\u00e9ciaux (diacritiques et chiffres) et en ajoutant la majuscule au d\u00e9but de chaque nom propre; \u2212 Pond\u00e9ration de la liste des noms en \u00e9criture latine en attribuant un poids aux r\u00e8gles qui ont servi \u00e0 la g\u00e9n\u00e9ration de la liste. Cette pond\u00e9ration est r\u00e9alis\u00e9e en utilisant divers moteurs de recherche en notant \u00e0 chaque fois le nombre d'occurrences pour chaque forme g\u00e9n\u00e9r\u00e9e du nom propre.", "content": "", "type_str": "table", "html": null }, "TABREF3": { "num": null, "text": "). L'outil d'alignementGIZA++ (Och, Ney, 2000) impl\u00e9mente notamment ce type d'approche. Cet outil impl\u00e9mente divers mod\u00e8les de traduction(IBM 1, 2, 3, 4, 5 et HMM). GIZA++ est un outil efficace pour aligner les mots simples, mais il est moins performant, d'une part, lorsque les langues source et cible ont des morphologies et des structures syntaxiques diff\u00e9rentes, et d'autre part, pour aligner les expressions multimots(Allauzen, Wisniewski, 2009) (Abdulhay, 2012). \u2212 Les approches linguistiques qui utilisent g\u00e9n\u00e9ralement des dictionnaires bilingues d\u00e9j\u00e0 disponibles mais aussi les r\u00e9sultats de l'analyse morpho-syntaxique des phrases source et cible(Debili, Zribi, 1996). Les m\u00e9thodes propos\u00e9es par(Debili, Zribi, 1996) utilisent des ressources linguistiques externes (lexiques, r\u00e8gles, etc.) pour apparier les mots des textes parall\u00e8les align\u00e9s au niveau de la phrase. Ces m\u00e9thodes font l'hypoth\u00e8se que pour que des phrases soient en correspondance de traduction, il faut que les mots qui les composent soient \u00e9galement en correspondance. Elles n'utilisent qu'une information interne, c'est-\u00e0-dire que toute l'information n\u00e9cessaire (et en particulier les correspondances lexicales) est d\u00e9riv\u00e9e des textes \u00e0 aligner eux-m\u00eames (ancrage lexical). \u2212 Une combinaison des m\u00e9thodes statistiques avec diff\u00e9rentes sources d'information linguistique (Daille et al., 1994) (Gaussier, Lang\u00e9, 1995) (Ozdowska, Claveau, 2006) (Semmar et al., 2010). La m\u00e9thode propos\u00e9e par Gaussier (1995) est fond\u00e9e sur des mod\u00e8les statistiques pour \u00e9tablir les associations entre mots anglais et mots fran\u00e7ais, et ce en exploitant la propri\u00e9t\u00e9 de d\u00e9pendance entre les mots et leurs traductions respectives. La prise en compte des positions des mots dans les phrases permet de constituer un mod\u00e8le de distorsion qui aide \u00e0 la construction des associations. Ensuite, les structures morpho-syntaxiques repr\u00e9sentant les s\u00e9quences admissibles d'\u00e9tiquettes grammaticales et de mots ont \u00e9t\u00e9 recens\u00e9es. Les correspondances et noncorrespondances entre les structures anglaises et fran\u00e7aises sont utilis\u00e9es pour \u00e9laborer les mod\u00e8les statistiques permettant de retrouver les \u00e9quivalences entre termes anglais et termes fran\u00e7ais. Quant \u00e0 l'approche d\u00e9velopp\u00e9e par Ozdowska et Claveau (2006), elle consiste d'abord \u00e0 apparier les mots \u00e0 un niveau global gr\u00e2ce au calcul des fr\u00e9quences de cooccurrence dans des phrases align\u00e9es. Ensuite, ces mots constituent les couples amorces qui servent de point de d\u00e9part \u00e0 la propagation des liens d'appariement \u00e0 l'aide des diff\u00e9rentes relations de d\u00e9pendance identifi\u00e9es par un analyseur syntaxique dans chacune des deux langues.", "content": "
", "type_str": "table", "html": null }, "TABREF4": { "num": null, "text": "alignement de mots simples, \u2212 alignement de mots compos\u00e9s se traduisant mot \u00e0 mot, \u2212 alignement d'expressions multimots.Nous avons constat\u00e9 aussi que beaucoup de noms arabes ne sont pas reconnus comme entit\u00e9s nomm\u00e9es par la plateforme LIMA. Cela vient du fait que cette plateforme utilise des listes ainsi que des r\u00e8gles de d\u00e9clencheurs pour reconna\u00eetre des entit\u00e9s telles que les noms de personnes, d'organisations, de lieux\u2026 mais ces listes sont limit\u00e9es et plus particuli\u00e8rement pour les langues peu dot\u00e9es comme l'arabe. C'est pour cette raison que nous avons ajout\u00e9 une \u00e9tape suppl\u00e9mentaire \u00e0 notre outil d'alignement de mots simples. Cette \u00e9tape est utilis\u00e9e pour permettre l'appariement des IMPACT DE LA TRANSLITTERATION DE NOMS PROPRES SUR LA QUALITE DE L'ALIGNEMENT DE MOTS m\u00e9thode qui utilise 13 mesures de similarit\u00e9 orthographique pour identifier les cognats et les \u00ab faux amis \u00bb. Nous consid\u00e9rons dans une premi\u00e8re \u00e9tape comme cognats les mots dont les quatre premiers caract\u00e8res sont identiques. Cette \u00e9tape est simple \u00e0 impl\u00e9menter lorsque les phrases source et cible sont \u00e9crites avec le m\u00eame script ou dans deux scripts proches. Dans notre \u00e9tude, l'alignement de mots est r\u00e9alis\u00e9 \u00e0 partir de corpus de textes parall\u00e8les fran\u00e7ais-arabe. Or ces deux langues sont \u00e9crites avec deux scripts diff\u00e9rents. Pour d\u00e9tecter les cognats pr\u00e9sents dans ces textes, nous avons utilis\u00e9 le syst\u00e8me de translitt\u00e9ration d\u00e9crit pr\u00e9c\u00e9demment pour transformer les noms propres \u00e9crits en arabe vers l'\u00e9criture latine. Cette premi\u00e8re \u00e9tape a permis de d\u00e9tecter que les noms propres \u00ab Garner \u00bb et \u00ab Irak \u00bb et leur translitt\u00e9ration respective en \u00e9criture latine \u00abgarnir\u00bb (du nom propre \u00ab \u202b\u0631\u202c \u00bb) et \u00ab irak \u00bb (du nom propre \u202b\u0627\u0642\u00ab\u202c \u202b)\u00bb\u0627\u202c sont des cognats. En revanche, cette \u00e9tape ne permet pas d'aligner des couples de mots comme \u00ab Alg\u00e9rie \u00bb et \u00ab aljezeyr \u00bb (translitt\u00e9ration du nom propre \u00ab \u202b\u0627\u202c \u202b\u0627\u202c \u00bb). Pour ce faire, nous avons utilis\u00e9 la distanceJaro-Winkler (Winkler, 1990), une mesure de similarit\u00e9 bas\u00e9e sur le nombre de lettres en commun entre le mot de la langue source ms et le mot de la langue cible mc.", "content": "
Notre approche pour l'alignement de mots est bas\u00e9e, d'une part, sur un mod\u00e8le linguistique utilisant un dictionnaire
bilingue, les caract\u00e9ristiques des cognats, les cat\u00e9gories grammaticales, les relations de d\u00e9pendance syntaxique et les
r\u00e8gles de reformulation pour l'alignement de mots simples et compos\u00e9s, et d'autre part, sur un mod\u00e8le hybride
combinant patrons morpho-syntaxiques et m\u00e9thodes statistiques pour l'alignement d'expressions multimots. Les entr\u00e9es
de l'outil d'alignement, impl\u00e9mentant notre approche, sont les sorties normalis\u00e9es d'une analyse morpho-syntaxique
effectu\u00e9e \u00e0 l'aide de la plate-forme d'analyse linguistique LIMA (Besan\u00e7on et al., 2010) sur le corpus de textes
parall\u00e8les. Cette plate-forme fournit pour chaque couple de phrases source et cible : O\u00f9:
[1] et [2] sont
v\u00e9rifi\u00e9es :
Position (Mot source ) -3 <= Position (Mot cible )[1]
Position (Mot cible ) <= Position (Mot source ) + 3[2]
", "type_str": "table", "html": null }, "TABREF5": { "num": null, "text": "pr\u00e9sente le r\u00e9sultat de l'alignement de mots simples et de mots compos\u00e9s se traduisant mot \u00e0 mot de la phrase source \u00ab Le g\u00e9n\u00e9ral Garner a laiss\u00e9 entendre que l'occupation de l'Irak ne serait pas \u00e9ternelle. \u00bb et de sa traduction en langue cible \u00ab \u202b\u0627\u202c \u202b\u0627\u202c \u202b\u0631\u202c \u202b\u0627\u0644\u202c \u202b\u0627\u202c \u202b\u0631\u202c \u202b\u0627\u202c .", "content": "
NASREDINE SEMMAR ET HOUDA SAADANE
Lemmes des mots de laLemmes des mots de laEtape d'alignement utilis\u00e9e
phrase en langue sourcephrase en langue cible
g\u00e9n\u00e9ral\u202b\u064e\u0627\u0644\u202c \u0650 \u0650Appariement de cat\u00e9gories grammaticales
Garner\u202b\u0631\u202cAppariement de cognats
laisser\u064e \u202b\u0631\u202c \u064e \u064e \u202b\u0623\u202cAppariement de cat\u00e9gories grammaticales
occupation\u202b\u064e\u0644\u202c \u0650 \u0652 \u0650 \u202b\u0625\u202cDictionnaire bilingue
Irak\u202b\u064e\u0627\u0642\u202c \u0650 \u202b\u0627\u202cAppariement de cognats
g\u00e9n\u00e9ral_garner\u202b\u0631\u202c \u202b\u064e\u0627\u0644_\u202c \u0650 \u0650Mise en correspondance de mots compos\u00e9s
occupation_Irak\u202b\u064e\u0627\u0642\u202c \u0650 \u202b\u064e\u0644_\u0627\u202c \u0650 \u0652 \u0650 \u202b\u0625\u202cMise en correspondance de mots compos\u00e9s
\u202b\u0627\u202c \u202b\u0627\u202c \u202b\u0648\u0645\u202c\u202b\u0627\u0642\u202c \u202b\u0627\u202c \u202b\u0644\u202c \u202b\u0627\u202c \u202b\u0646\u202c\u00bb.
", "type_str": "table", "html": null }, "TABREF6": { "num": null, "text": "de mots contient les alignements corrects et incorrects, mais, les lemmes qui n'ont pas \u00e9t\u00e9 align\u00e9s ne seront pas pris en compte. Les symboles \u00ab _ \u00bb s\u00e9parant les lemmes des mots compos\u00e9s seront remplac\u00e9s par des espaces.", "content": "
: R\u00e9sultat de l'alignement de mots simples et compos\u00e9s
Ce tableau montre, d'une part, que les lemmes \u00ab entendre \u00bb, \u00ab \u00eatre \u00bb et \u00ab \u00e9ternel \u00bb de la phrase source n'ont pas \u00e9t\u00e9
align\u00e9s, et d'autre part, que l'alignement du lemme \u00ab laisser \u00bb n'est pas correct. En v\u00e9rifiant dans le dictionnaire
bilingue, nous avons trouv\u00e9 plusieurs traductions pour ces lemmes, mais ils n'ont pas \u00e9t\u00e9 align\u00e9s car ces traductions ne sont pas pr\u00e9sentes dans la phrase cible. Cet exemple montre bien l'int\u00e9r\u00eat des alignements n:m (dans notre exemple il s'agit d'un alignement 2:1 pour le lemme \u00ab laisser entendre \u00bb qui aurait du \u00eatre align\u00e9 avec le lemme \u00ab\u064e \u202b\u0631\u202c \u064e \u064e \u202b)\u00bb\u0623\u202c m\u00eame s'ils
ne sont pas aussi fr\u00e9quents que les alignements 1:1. Notons que le lexique bilingue construit \u00e0 l'issue du processus
d'alignement
", "type_str": "table", "html": null }, "TABREF8": { "num": null, "text": "R\u00e9sultats de l'\u00e9valuation de l'alignement de mots L'\u00e9valuation automatique de notre aligneur de mots a \u00e9t\u00e9 r\u00e9alis\u00e9e en utilisant le corpus OPUS(Tiedemann, 2009) pour la paire de langues fran\u00e7ais-arabe. Ce corpus regroupe 74 067 paires de phrases parall\u00e8les extraites des r\u00e9solutions des ETUDE DE L'IMPACT DE LA TRANSLITTERATION DE NOMS PROPRES SUR LA QUALITE DE L'ALIGNEMENT DE MOTS Nations Unies. Ces r\u00e9solutions citent certains noms de dirigeants, et beaucoup de noms de pays et d'organisations.", "content": "", "type_str": "table", "html": null }, "TABREF9": { "num": null, "text": "). Deux types de corpus de test ont \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9s pour mener nos exp\u00e9rimentations : Tout-Corpus-Test et Noms-propres-Corpus-Test. Le premier corpus de test Tout-Corpus-Test est constitu\u00e9 de 500 paires de phrases parall\u00e8les extraites al\u00e9atoirement du corpus OPUS. Pour mesurer l'apport r\u00e9el du lexique bilingue des noms propres translitt\u00e9r\u00e9s, nous avons constitu\u00e9 un corpus de test not\u00e9 Noms-propres-Corpus-Test o\u00f9 nous ne conservons que les phrases du corpus Tout-Corpus-Test contenant au moins un nom propre. Ce corpus contient 173 paires de phrases parall\u00e8les. La qualit\u00e9 de traduction du syst\u00e8me de r\u00e9f\u00e9rence (celui qui n'int\u00e8gre pas les translitt\u00e9rations) ainsi que celui int\u00e9grant les translitt\u00e9rations est \u00e9valu\u00e9e sur les deux corpus de test sur la base de la m\u00e9triqueBLEU (Papineni et al., 2002). Nous avons pr\u00e9f\u00e9r\u00e9 utiliser la m\u00e9trique BLEU car elle est la plus appropri\u00e9e pour \u00e9valuer les syst\u00e8mes de traduction statistique \u00e0 base de s\u00e9quences (n-grammes) tels que Moses. Nous avons consid\u00e9r\u00e9 qu'\u00e0 chaque phrase source correspond une seule phrase de r\u00e9f\u00e9rence en langue cible. Les r\u00e9sultats de traduction obtenus pour les deux configurations sont regroup\u00e9s dans la table 4.", "content": "
Corpus d'apprentissageTout-Corpus-TestNoms-propres-Corpus-Test
sans les r\u00e9sultats de l'appariement de cognats (sans15,7917,67
translitt\u00e9ration)
avec les r\u00e9sultats de l'appariement de cognats (avec16,4919.52
translitt\u00e9ration)
", "type_str": "table", "html": null }, "TABREF10": { "num": null, "text": "R\u00e9sultats de traduction selon le score BLEU Tout d'abord, nous constatons que le score BLEU obtenu est satisfaisant compte tenu de la taille du corpus d'apprentissage et du mod\u00e8le de traduction utilis\u00e9 et qui a \u00e9t\u00e9 estim\u00e9 sur des lemmes plut\u00f4t que sur des formes de surface(Sadat, Habash, 2006). Ce score varie en fonction du type du jeu de test. Le corpus de test Noms-propres-Corpus-Test qui ne consid\u00e8re que les phrases contenant des noms propres du lexique bilingue rapporte des scores BLEU plus \u00e9lev\u00e9s que le corpus de test Tout-Corpus-Test dans les deux configurations (corpus d'apprentissage sans l'ajout de translitt\u00e9ration ou avec translitt\u00e9ration). Les r\u00e9sultats obtenus montrent que l'int\u00e9gration dans le corpus d'apprentissage du mod\u00e8le de traduction des alignements obtenus par le module d'appariement de cognats utilisant la translitt\u00e9ration a permis d'obtenir un gain de +0,70 points BLEU pour le corpus de test Tout-Corpus-Test et un gain de +1,85 pour le corpus de test Noms-propres-Corpus-Test. Ces r\u00e9sultats confirment ceux de (", "content": "", "type_str": "table", "html": null } } } }