CIDE (2009) Al Hajjar : Différence entre versions

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=='''Introduction'''==
 
=='''Introduction'''==
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|6}}]. 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|3}}], [{{CIDE lien citation|8}}]. 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|1}}], [{{CIDE lien citation|4}}], [{{CIDE lien citation|6}}], [{{CIDE lien citation|8}}] , [{{CIDE lien citation|11}}], [{{CIDE lien citation|14}}], [{{CIDE lien citation|15}}], [{{CIDE lien citation|17}}], [{{CIDE lien citation|21}}] , [{{CIDE lien citation|23}}], [{{CIDE lien citation|24}}]. Ces méthodes
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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|3}}], [{{CIDE lien citation|6}}]. 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|2}}], [{{CIDE lien citation|3}}], [{{CIDE lien citation|8}}]. 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|1}}], [{{CIDE lien citation|4}}], [{{CIDE lien citation|6}}], [{{CIDE lien citation|8}}] , [{{CIDE lien citation|11}}], [{{CIDE lien citation|14}}], [{{CIDE lien citation|15}}], [{{CIDE lien citation|17}}], [{{CIDE lien citation|21}}] , [{{CIDE lien citation|23}}], [{{CIDE lien citation|24}}]. 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.
 
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.
  
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   |texte= G. Kanaan, R. Al-Shalabi, J. Jaarn, M. Al-Kabi, A. Hasnah, A New Stemming Algorithm to Extract Quadri-Literal Arabic Roots, 2004.
 
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   |texte= H. Al Ameed, S. Al Ketbi, A. Al Kaabi, K. Al Shebli, N. Al Shamsi, N. Al Nuaimi, S. Al Muhairi, Arabic Light Stemmer: A new Enhanced Approach , The Second International Conference on Innovations in Information Technology (IIT’05), 2005.
 
   |texte= H. Al Ameed, S. Al Ketbi, A. Al Kaabi, K. Al Shebli, N. Al Shamsi, N. Al Nuaimi, S. Al Muhairi, Arabic Light Stemmer: A new Enhanced Approach , The Second International Conference on Innovations in Information Technology (IIT’05), 2005.
 
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   |id=Larkey, 2005
 
   |texte= L. Larkey, L. Ballesteros, M. Connell, Light Stemming for Arabic IR, Arabic Computational Morphology: Knowledge-based and Empirical Methods, A. Soudi, A. Van Bosch, and G. Neumann Editors.
 
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Kluwer/Springer's series on Text, Speech, and Language Technology, 2005.
 
Kluwer/Springer's series on Text, Speech, and Language Technology, 2005.
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   |texte= Y. Kadri, J. Nie, Effective Stemming for Arabic Information Retrieval, proceedings of theChallenge of Arabic for NLP/ MT Conference, Londres, Royaume-Uni, 2006.
 
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   |texte= A. Khemakhem, B. Gargouri, A. Abdelwahed, G. Francopoulo, Modélisation des paradigmes de flexion des verbes arabes selon la norme LMF - ISO 24613, Traitement Automatique des Langues Naturelles, Toulouse, France, 5- 8 Juin 2007.
 
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   |texte= C-A. Comes, L-D. Savu, I-O Spatacean, B. Stefan, A. Avram, Universal Symbolic Translator for Procedural Language over SQL, 7th WSEAS Int. Conf. on Applied Computer & Applied Computational Science (ACACOS '08), Hangzhou, Chine, 6-8 Avril, 2008
 
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   |texte= J. Micher, C.Voss, Buckwalter-based Lookup Tool as Language Resource for Arabic Language Learners Software Engineering, Testing, and Quality Assurance for Natural Language Processing, pages 66–67, Columbus, Ohio, USA, June 2008.
 
   |texte= J. Micher, C.Voss, Buckwalter-based Lookup Tool as Language Resource for Arabic Language Learners Software Engineering, Testing, and Quality Assurance for Natural Language Processing, pages 66–67, Columbus, Ohio, USA, June 2008.
 
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   |texte= F. Baccar, A. Khemakhem, B. Gargouri, K. Haddar, A. Ben Hamadou, Modélisation normalisée LMF des dictionnaires électroniques éditoriaux de l’arabe, TALN 2008, Avignon, France, 9-13 juin 2008.
 
   |texte= F. Baccar, A. Khemakhem, B. Gargouri, K. Haddar, A. Ben Hamadou, Modélisation normalisée LMF des dictionnaires électroniques éditoriaux de l’arabe, TALN 2008, Avignon, France, 9-13 juin 2008.
 
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   |texte= A. Al Hajjar, M. Hajjar, K. Zreik, Un nouveau système d'évaluation des méthodes d'extraction de la racine des mots arabes, (soumis), 2009.
 
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Version du 5 décembre 2016 à 15:38

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.