CIDE (2009) Al Hajjar : Différence entre versions

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Les performances des systèmes d’extraction d’information en langue arabe restent très problématiques et ceci pour plusieurs raisons [{{CIDE lien citation|Adamson, 1974}}], [{{CIDE lien citation|Chen, 2002}}], [{{CIDE lien citation|Sueiman Mustafa, 2004}}]. L’une des raisons principales est due au fait que le vocabulaire de la langue arabe est essentiellement construit à partir des racines. En effet, la langue arabe possède cinq à sept milles racines distincts. Un mot arabe est construit à partir de sa racine en y ajoutant des affixes (préfixe, infixe, ou suffixe) selon un modèle précis [{{CIDE lien citation|Al Kharashi, 1999}}], [{{CIDE lien citation|Chen, 2002}}], [{{CIDE lien citation|Taghva, 2005}}]. Ces modèles sont au nombre de cent vingt, environ. Les méthodes d’extraction d’information à partir d’un document arabe procèdent inversement en extrayant la racine à partir du mot. Dans ce domaine, plusieurs méthodes ont été proposées [{{CIDE lien citation|Adamson, 1974}}], [{{CIDE lien citation|Darwish, 2002}}], [{{CIDE lien citation|Sueiman Mustafa, 2004}}], [{{CIDE lien citation|Taghva, 2005}}] , [{{CIDE lien citation|Douzidia, 2005}}], [{{CIDE lien citation|Ahmed, 2007}}], [{{CIDE lien citation|El-Halees, 2007}}], [{{CIDE lien citation|Ben Abderrahmen, 2007}}], [{{CIDE lien citation|Sinane, 2008}}] , [{{CIDE lien citation|Francopoulo, 2008}}], [{{CIDE lien citation|Al Hajjar, 2009}}]. Ces méthodes sont soient basées sur les caractéristiques morphologiques de la langue arabe soient sur des calculs statistiques. Pour évaluer ces méthodes, nous avons développé un système d’évaluation et nous avons construit un corpus limité à vingt racines et à deux milles mots. Pour valider ces résultats, il faut bien sur un corpus plus important, un dictionnaire par exemple.
 
Les performances des systèmes d’extraction d’information en langue arabe restent très problématiques et ceci pour plusieurs raisons [{{CIDE lien citation|Adamson, 1974}}], [{{CIDE lien citation|Chen, 2002}}], [{{CIDE lien citation|Sueiman Mustafa, 2004}}]. L’une des raisons principales est due au fait que le vocabulaire de la langue arabe est essentiellement construit à partir des racines. En effet, la langue arabe possède cinq à sept milles racines distincts. Un mot arabe est construit à partir de sa racine en y ajoutant des affixes (préfixe, infixe, ou suffixe) selon un modèle précis [{{CIDE lien citation|Al Kharashi, 1999}}], [{{CIDE lien citation|Chen, 2002}}], [{{CIDE lien citation|Taghva, 2005}}]. Ces modèles sont au nombre de cent vingt, environ. Les méthodes d’extraction d’information à partir d’un document arabe procèdent inversement en extrayant la racine à partir du mot. Dans ce domaine, plusieurs méthodes ont été proposées [{{CIDE lien citation|Adamson, 1974}}], [{{CIDE lien citation|Darwish, 2002}}], [{{CIDE lien citation|Sueiman Mustafa, 2004}}], [{{CIDE lien citation|Taghva, 2005}}] , [{{CIDE lien citation|Douzidia, 2005}}], [{{CIDE lien citation|Ahmed, 2007}}], [{{CIDE lien citation|El-Halees, 2007}}], [{{CIDE lien citation|Ben Abderrahmen, 2007}}], [{{CIDE lien citation|Sinane, 2008}}] , [{{CIDE lien citation|Francopoulo, 2008}}], [{{CIDE lien citation|Al Hajjar, 2009}}]. Ces méthodes sont soient basées sur les caractéristiques morphologiques de la langue arabe soient sur des calculs statistiques. Pour évaluer ces méthodes, nous avons développé un système d’évaluation et nous avons construit un corpus limité à vingt racines et à deux milles mots. Pour valider ces résultats, il faut bien sur un corpus plus important, un dictionnaire par exemple.
  
En effet, on trouve beaucoup de dictionnaires arabes comme Lisan Al- Arab, Al Qamous Al Mouhit, Al Wasit, Al Mouhit, Mouhit Al Mouhit, Al Ghani et d’autres [Ibn Manzour, Lisan Al-Arabe]<ref>Ibn Manzour, [http://www.muhaddith.org Lisan Al-Arab], 2009</ref>, [Sakher, Lexicons: Lisan Al-Arab]<ref>Sakher, Lexicons: Lisan Al-Arab, Al Qamous Al Mouhit, Al Wasit, Al Mouhit, Mouhit Al Mouhit, Al Ghani, Taj Al Arous, Najaat Al Raed,[http://lexicons.sakhr.com], 2009</ref>, [Academy of the Arabic Language]<ref>Academy of the Arabic Language, [http://lexicons.sakhr.com/intro/intro.aspx?fileurl=intro01.asp], 2009</ref>, [Islamic Library, Arabic Dictionaries]<ref>Islamic Library, Arabic Dictionaries : Al Misbah Al Mounir, Al Qamous Al Mouhit, Moujam Makayys Al Lougha, Moukhtar Al Sihah, http://www.islamweb.net/newlibrary/bookslist.php?subject= آتب اللغة
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En effet, on trouve beaucoup de dictionnaires arabes comme Lisan Al- Arab, Al Qamous Al Mouhit, Al Wasit, Al Mouhit, Mouhit Al Mouhit, Al Ghani et d’autres <ref>Ibn Manzour, [http://www.muhaddith.org Lisan Al-Arab], 2009</ref>, <ref>Sakher, Lexicons: Lisan Al-Arab, Al Qamous Al Mouhit, Al Wasit, Al Mouhit, Mouhit Al Mouhit, Al Ghani, Taj Al Arous, Najaat Al Raed,[http://lexicons.sakhr.com], 2009</ref>, <ref>Academy of the Arabic Language, [http://lexicons.sakhr.com/intro/intro.aspx?fileurl=intro01.asp], 2009</ref>, <ref>Islamic Library, Arabic Dictionaries : Al Misbah Al Mounir, Al Qamous Al Mouhit, Moujam Makayys Al Lougha, Moukhtar Al Sihah, http://www.islamweb.net/newlibrary/bookslist.php?subject= آتب اللغة
 
2009 ,العربية</ref>. Bien que ces dictionnaires indiquent la racine, la définition, l'orthographe, les sens et les modes d’utilisation d’un mot donné, ils ne sont pas directement exploitables informatiquement puisqu’ils sont aux formats textuels non structurés (fichiers texte plats). Donc, l’absence d’un tel dictionnaire nous a poussé à construire un dictionnaire électronique structuré et informatiquement exploitable pour l’utiliser dans l’évaluation des méthodes d’extraction d’information à partir des documents arabes.
 
2009 ,العربية</ref>. Bien que ces dictionnaires indiquent la racine, la définition, l'orthographe, les sens et les modes d’utilisation d’un mot donné, ils ne sont pas directement exploitables informatiquement puisqu’ils sont aux formats textuels non structurés (fichiers texte plats). Donc, l’absence d’un tel dictionnaire nous a poussé à construire un dictionnaire électronique structuré et informatiquement exploitable pour l’utiliser dans l’évaluation des méthodes d’extraction d’information à partir des documents arabes.
  

Version du 9 décembre 2016 à 15:51

Un nouveau dictionnaire électronique structuré et évolutif de la langue arabe : DESELA


 
 

 
titre
Un nouveau dictionnaire électronique structuré et évolutif de la langue arabe : DESELA
auteurs
Abd El Salam al Hajjar (1,2), Mohammad Hajjar (2) et Khaldoun Zreik (2)
Affiliations
(1) : Institut Universitaire de Technologie, Université Libanaise, Liban
(2) : Laboratoire Paragraphe, Université de Paris 8 - Vincennes - Saint-Denis, France
In
CIDE.12 (Montréal), 2009
En PDF 
CIDE (2009) Al Hajjar.pdf
Mots-clés 
Langue arabe, Corpus, Dictionnaire, Extraction d’information, Racine.
Keywords
Arabic Language, Corpus, Dictionary, Information Extraction, Root.


Résumé
Dans cet article, nous proposons un nouveau dictionnaire électronique structuré et évolutif de la langue arabe (DESELA) qui peut être présenté sous la forme d’une base de données relationnelle ou d’un document XML et qui est facilement exploitable à l’aide des langages de requêtes appropriés. En effet, on trouve beaucoup de dictionnaires arabes mais qui ne sont pas directement exploitables puisqu’ils sont sous forme des fichiers texte plats. DESELA contient essentiellement les racines, les préfixes, les suffixes, les infixes, les modèles et les mots dérivés. De plus, pour un mot donné, il fournit les liens avec sa racine, avec les affixes associés et avec son modèle éventuel. DESELA est alimenté automatiquement à partir d’un ou de plusieurs dictionnaires textuels classiques et est enrichi en permanence avec des corpus textuels arabe quelconques grâce à un système que nous avons construit. Ce système est composé d’un parseur, d’un classifieur, d’un comparateur et d’un analyseur. Le parseur permet de transformer une source textuelle (dictionnaire ou corpus textuel) en un ensemble de mots. Le classifieur permet de classer un mot donné et de l’ajouter au DESELA en tant qu’une racine ou en tant qu’un mot dérivé. L’analyseur permet d’extraire les affixes et le modèle à partir d’un mot dérivé et de sa racine. Le comparateur permet d’éviter d’avoir des doublons, à tous les niveaux, dans DESELA. Ce dictionnaire peut être utilisé pour évaluer ces méthodes d’extraction d’information à partir d’un document arabe. Étant donné que le vocabulaire de la langue arabe est essentiellement construit à partir des racines, un mot arabe est construit à partir de sa racine en y ajoutant des affixes (préfixe, infixe, ou suffixe) selon un modèle précis. La plupart des méthodes d’extraction d’information à partir d’un document arabe procèdent inversement en extrayant la racine à partir du mot.
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