Brevet FR3020158A1 — publié le 20151023

Traitement de données textuelles avec des formes raccourcies L' invention concerne le domaine de la correction orthographique. Elle concerne plus particulièrement un procédé d'opération (et éventuellement de construction) d'un correcteur orthographique perfectionné, un dispositif pour mettre en oeuvre ce procédé et un programme informatique dont l'exécution par un processeur déroule les étapes du procédé précité. Dans un exemple d'application très avantageux (quoique non limitatif), il s'agit d'un correcteur orthographique adapté pour des prises de notes de personnels de sociétés spécialisées dans un secteur. Ainsi par exemple, l'invention contribue notamment à l'amélioration du traitement de texte de réclamations de clients, comprenant notamment des abréviations propres à un contexte lié à un métier. Or, pour les entreprises, suivre et analyser les courriers de réclamations des clients est une plus-value. Un conseiller doit souvent saisir et décrire la réclamation du client ainsi que son avancement dans un champ de saisie libre. Cette saisie libre du conseiller est appelée « réclamation » par la suite. Il ne s'agit donc pas de la réclamation originale du client qui, elle, se manifeste sous la forme d'un courriel, d'un courrier ou d'un appel téléphonique, mais de sa trace dans un « système d'Information », saisie en direct par le conseiller. Dans ce contexte, les réclamations qu'il saisit manuellement et dans un temps limité sont sujettes à des erreurs rédactionnelles qu'il convient de corriger et de normaliser pour améliorer la qualité des traitements automatiques ultérieurs. Par exemple dans le domaine de la distribution d'énergie, l'abréviation « PDL » désigne « point de livraison », « kWh » désigne « kilowatts heure », etc. Néanmoins, des abréviations intermédiaires de mots entiers sont plus courantes. Ainsi, par exemple, « clt » peut souvent désigner « client » dans un compte-rendu de réclamations de clients réalisés par des opérateurs. De même, « inter » peut désigner « intervention », « prel » peut désigner « prélèvement », « sat » peut désigner « satisfaction », etc. Toutefois encore, « clt » et « cli » peuvent désigner tous deux le mot « clients ». A l'inverse, « branch » peut désigner à la fois « branche » ou « branchement ». En outre et de façon plus générale encore, il est possible de retrouver dans les notes prises : des inversions, ajouts ou suppressions de caractères (« cleint », « clint », « cllient » pour « client », suppression des « ç » comme dans « recu » ou des « è » comme dans « cheque ») ; des abréviations, formes raccourcies ou non terminées (« logt » pour « logement », « inter » pour « intervention », « pq » ou « pk » pour « pourquoi ») ; des sigles et acronymes (« mes » pour « mise en service » ; « pdl » pour point de livraison) ; des mots coupés en deux (« suite a ppel client ») ; des mots accolés ou agglutinés (« lavoir » pour « l'avoir », « le clienta » pour « le client a ») ; des mots coupés et accolés (« clienta ppel » pour « client appelle », « le client ma pel car... » pour « le client m'appelle car... ») ; des écritures phonétiques du type utilisé dans les communications à nombres de caractères limités, comme les SMS ou les « gazouillis » (ou « tweets » en anglais) (tels que « ét » pour « été », « koi » pour « quoi », « lclient » pour « un client ») ; et bien sûr des fautes d'accord, de grammaire, etc. Bien entendu, il existe plusieurs correcteurs orthographiques sur le marché comme ceux intégrés dans les logiciels de Microsoft® (msWord®), Google® (Translate), Lotus Notes®, etc. ou directement commercialisés comme Cordial®, etc. Néanmoins, ils ne permettent pas de corriger des fautes du type présenté ci-avant et notamment des abréviations. Par ailleurs, certains correcteurs peuvent proposer une liste de choix possibles pour remplacer une entrée non reconnue par le correcteur. Dans le contexte particulier d'application de la présente demande, il est difficile de prévoir une implémentation selon laquelle une proposition parmi d'autres va être validée manuellement par un opérateur, et ce successivement dans tout un texte. Une mise en oeuvre avec correction automatique et délivrant une solution unique est un prérequis. La robustesse de la correction est aussi un prérequis, bien entendu. Un tel compromis entre ces deux contraintes est habituellement difficile à satisfaire de façon optimale. La présente invention vient améliorer la situation. Elle propose à cet effet un procédé ayant donné des résultats très satisfaisants relativement au compromis précité. Un tel procédé de traitement de données textuelles, mis en oeuvre par des moyens informatiques, pour une correction orthographique d'une succession de mots, comprenant les étapes : a) identifier dans une succession de mots en entrée, au moins un mot non reconnu parmi des mots stockés en mémoire d'un dictionnaire numérique, b) associer au mot non reconnu une première sélection de candidats du dictionnaire choisis selon un premier critère, c) dans un corpus de mots de la succession et comprenant le mot non reconnu, remplacer le mot non reconnu par chaque candidat, d) sélectionner le candidat qui a une plus grande vraisemblance contextuelle selon un deuxième critère choisi, pour remplacer le mot non reconnu par ce candidat sélectionné dans la succession de mots, et e) délivrer en sortie la succession de mots avec le candidat le plus vraisemblable remplaçant le mot non reconnu. En particulier, le dictionnaire comprend des abréviations de mots, stockées en mémoire en correspondance de mots entiers, les abréviations étant utilisées pour la sélection de candidats, et les mots entiers correspondant à des abréviations candidates étant utilisés pour les remplacements du mot non reconnu dans le corpus en vue d'estimer aussi la vraisemblance contextuelle de mots entiers candidats. Ainsi, la présente invention permet de se fonder sur une reconnaissance contextuelle, à la fois : - pour corriger une abréviation donnant différentes formes développées (comme « branch » donnant à la fois « branche » et « branchement »), et - même pour corriger une abréviation non reconnue car par exemple mal orthographiée (comme « brach »), et ce, en proposant une unique correction (et non une liste de candidats). Dans une forme de réalisation, le procédé comporte une étape préalable d'enrichissement du dictionnaire implémentant un stockage d'abréviations en correspondance de mots entiers, par apprentissage sur des corpus comprenant des abréviations de mots et comparaisons à des mots entiers initiaux du dictionnaire. Cette réalisation permet un apprentissage automatique de constitution d'un dictionnaire des formes abrégées. Elle peut être mise en oeuvre encore par une méthode contextuelle. Dans une forme de réalisation, la sélection du candidat qui a la plus grande vraisemblance contextuelle, selon le deuxième critère précité, s'effectue par : - estimation, pour chaque mot candidat, d'un score statistique de présence du mot candidat avec chaque mot voisin dans le corpus, et - détermination du score le plus élevé parmi les candidats. Cette solution permet de ne retenir qu'un candidat unique. En particulier, pour un mot candidat, l'estimation du score comporte l'élaboration d'une somme de logarithmes de nombres d'occurrences de présence du mot candidat avec un ou plusieurs mots voisins du corpus, dans une base de données d'apprentissage. Cette technique s'est avérée robuste dans les exemples de traitement présentés plus loin en référence aux dessins. Dans une réalisation particulière, on commence par le remplacement dans le corpus du mot ayant l'estimation la plus élevée, puis itérativement d'un deuxième mot ayant la deuxième estimation la plus élevée, et ainsi de suite jusqu'à épuisement d'une liste de mots à corriger, chaque mot corrigé étant enlevé de ladite liste. Ce procédé permet une grande robustesse dans la sélection d'un candidat unique. Dans une réalisation, le procédé comporte une étape préalable dans laquelle la succession de mots est pré-corrigée de caractères parasites et avec une ponctuation normalisée. Cette étape permet de prétraiter avant l'application d'un correcteur d'orthographe, un texte brut dont les ponctuations notamment ne sont pas respectées correctement. Dans une réalisation, le dictionnaire peut être enrichi en outre avec des formulations propres à une activité professionnelle. Il s'agit typiquement d'abréviations propres à un jargon professionnel. Un personnel de cette activité professionnelle peut par exemple renseigner manuellement dans une phase d'apprentissage de telles abréviations en indiquant leur forme développée. Dans une forme de réalisation, le premier critère précité consiste à éliminer, parmi une constitution en cours de candidats, les mots du dictionnaire comprenant un nombre de lettres différentes des lettres du mot non reconnu, au-delà d'un seuil choisi. Avantageusement, ce seuil peut être choisi plus bas que d'ordinaire pour tolérer davantage de candidats (notamment en prévision du fait que le mot non reconnu peut être une abréviation), lesquels candidats sont ensuite filtrés pour n'en retenir qu'un par la méthode des contextes précités. La présente invention vise aussi un programme informatique comportant des instructions pour la mise en oeuvre du procédé ci-avant, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Elle vise aussi un support mémoire stockant de telles instructions. Un tel programme informatique peut être illustré par l'ordinogramme représenté sur la figure 2. La présente invention vise aussi un dispositif comportant des moyens informatiques (tels qu'un processeur et une mémoire de travail) de traitement de données textuelles pour une correction orthographique d'une succession de mots, pour la mise en oeuvre du procédé selon l'invention. Un exemple d'un tel dispositif est illustré sur la figure 1. D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à l'examen de la description détaillée ci-après, qui est purement illustrative et non limitative, et des dessins annexés sur lesquels : - la figure 1 illustre un exemple de dispositif pour mettre en oeuvre l'invention dans un exemple de réalisation ; et - la figure 2 illustre les étapes d'un exemple de réalisation d'un procédé selon l'invention. La figure 1 représente un exemple de réalisation dans lequel un terminal TER, à disposition d'un utilisateur, transmet des données de texte (par exemple des notes de réclamation de clients) à un serveur SER via un réseau RES (flèche TB, pour « texte brut »). Le serveur SER comporte des moyens tels qu'un processeur PROC et une mémoire de travail MEM pour mettre en oeuvre le procédé au sens de l'invention et pour renvoyer en particulier une version corrigée du texte (flèche TC) au terminal TER (et/ou à d'autres terminaux reliés au réseau RES). Dans une variante de réalisation, le procédé est exécuté en local auprès du terminal TER, lequel comporte alors un processeur et une mémoire à cet effet (sans nécessairement faire intervenir un serveur). On a représenté sur la figure 2 une première phase P1 d'apprentissage (avant-même l'exécution du procédé au sens de l'invention), à partir d'une multiplicité de textes bruts. La phase d'apprentissage Pl utilise initialement un ensemble assez grand de textes bruts TBi tels que des réclamations et s'appuie sur la notion de contextes des mots. La ponctuation (points, virgules, etc.) commence par être enlevée car elle n'est pas toujours placée à bon escient dans les textes bruts. Chaque texte est considéré comme une suite de mots m,. Pour chaque mot mi, des contextes de mots CXT sont calculés à l'aide des mots qui le précèdent et qui lui succèdent, comme on le verra plus loin. Les formes sont prises de manière brutes sans analyse morphosyntaxique. On se contente par ailleurs de ne pas traiter les nombres qui peuvent être des montants en euros, des références clients, etc., ni les mots composés de textes et chiffres. Pour chaque mot m, (sauf pour les premiers et derniers), on obtient : - 2 contextes simples (bigrammes) : « », « mi+i » - 3 contextes doubles (trigrammes) : « rni_2 mi-1 », « mi-1 mi+1 », « nli+1 nli+2 » (le caractère « » remplace le mot mi). L'association (« mot », « contexte ») est stockée dans une base de données CXT, qui permet ensuite de trouver rapidement les contextes d'un mot donné ou de trouver les mots associés à un contexte donné, comme on le verra plus loin en référence à l'étape S3. Par exemple, pour la phrase « le client veut », on obtient les contextes suivants : Mot Contexte Le client client veut Client le veut le veut Veut client le client20 A l'occasion de cette phase d'apprentissage Pl, on identifie aussi des abréviations de type « métier » dans les textes bruts TBi, par exemple « PDL » pour « point de livraison », « kWh » pour « kilowatts heure ». Ces abréviations sont stockées en mémoire (MET) en correspondance de termes de substitution complets d'un lexique de substitution (LSUB), comme par exemple « point de livraison » pour « PDL ». On identifie en outre des abréviations plus générales quelconques dans les textes bruts TBi, par exemple « cli » pour « client », etc., et elles sont stockées en mémoire (ABR) en correspondance de termes de substitution complets dans le lexique de substitution (LSUB). Ces abréviations « métier » et « générales » enrichissent ainsi le lexique de substitution LSUB. Ensuite, pour la mise en oeuvre du procédé courant, afin de corriger une réclamation courante TB, on applique à titre d'exemple les étapes suivantes : nettoyage du texte Si, calcul des substituants pour chaque mot S2, méthodes des contextes S3 pour trouver les meilleurs mots possibles, et substitution S4. A l'étape de nettoyage de texte Si, une routine (script de « string cleaner ») commence par nettoyer le texte : supprimer les caractères parasites, normaliser la ponctuation, pour obtenir un texte TBP dénué de ponctuation par exemple. On met en oeuvre ensuite à l'étape S2 un correcteur orthographique comme suit. Tous les correcteurs orthographiques mettent en oeuvre dans leur utilisation une détection des mots erronés et proposent ensuite une liste de mots candidats pour remplacer ces mots erronés. On utilise un tel correcteur d'orthographe à l'étape S2 (en conservant néanmoins à l'esprit qu'à l'étape finale de substitution présentée plus loin, le procédé va plus loin en trouvant en particulier le « bon » mot parmi la liste des mots candidats qu'un dictionnaire classique propose). Le calcul des substituants possibles correspond au premier point ci-dessus, à l'étape S2 de la figure 2. Cette étape S2 utilise un dictionnaire très général mis à jour régulièrement et le cas échéant avec des abréviations des types précités. Un dictionnaire général DIC convenant comporte par exemple une liste d'environ 80 000 et un ensemble de 269 drapeaux (ou règles) qui listent les règles décrivant les affixes des mots (préfixes ou suffixes). Parmi ces mots, on trouve par exemple « cliente /3 » qui signifie que le mot « cliente » obéit à la « troisième règle », notée « F.() ». Cette dernière est elle-même composée de 72 règles décrivant un « lemme féminin dont la forme masculine adopte un pluriel en s », ce qui conduit le dictionnaire à considérer comme corrects les mots « client », « cliente », « clients » et « clientes ». A partir de ces mots et de ces règles, le dictionnaire DIC est capable de dire si un mot est mal orthographié et si c'est le cas, de fournir un ensemble de corrections possibles. Par exemple, pour le mot « anterieur » (sans accent aigu), il proposera « antérieur », « ante rieur » et « ante-rieur ». On utilise alors ici le dictionnaire général DIC comme « dictionnaire de base », lequel contient les principaux mots pour le français ainsi que les règles de préfixation et suffixation. A ce dictionnaire sont ajoutés des mots typiquement du vocabulaire « métier » (comme « PDL » pour « point de livraison ») dans un dictionnaire secondaire MET. A ces deux dictionnaires s'ajoute un autre dictionnaire auxiliaire ABR des « formes raccourcies » (comme « inter » pour « intervention », « prel » pour « prélèvement », « cdlt » pour « cordialement », « clt », « cli » ou « cl » pour « client », « sat » pour « satisfaction », etc.). L'intérêt d'ajouter ces formes ou mots au dictionnaire général est d'éviter que ces mots ne soient considérés comme des fautes d'orthographes et corrigés à tort par le correcteur. Sans cet ajout, « clt » pourrait être corrigé en « colt ». Typiquement, pour « clt » (souvent utilisé à la place du mot « client » par les conseillers qui saisissent les réclamations), tout dictionnaire propose typiquement « colt », « clôt », « cet », « cit », « clé » (et éventuellement « client » si cette entrée a été mise à jour en correspondance de l'abréviation « clt » dans le dictionnaire auxiliaire ABR). Ces exemples illustrent bien les deux problématiques différentes qui sont : - détecter les mots erronés et proposer une liste de mots candidats pour remplacer ces mots mal orthographiés ; - trouver le « bon » mot parmi la liste des mots candidats, ce qui s'effectue alors à l'étape S3. Intégré dans un logiciel de traitement de texte, un dictionnaire typique détecte si un mot est mal orthographié, et si c'est le cas, propose à l'utilisateur une liste avec les différents candidats. Le correcteur d'orthographe au sens de l'invention va plus loin et choisit lui-même le bon candidat en fonction du contexte. Il s'agit donc d'un correcteur automatique dans le sens où il corrige « automatiquement » le texte, comme décrit ci-après. La « méthode des contextes » mise en oeuvre à l'étape S3 prend en entrée une liste de mots erronés ou considérés comme étant erronés et les substituants possibles de chacun des mots erronés. Ces mots et liste de mots candidats MCA sont fournis à l'étape précédente S2. L'objectif de cette méthode des contextes est de choisir le meilleur mot parmi la liste des substituants possibles MCA. Si la phrase à corriger est «ab X c d» avec X un mot détecté comme étant erroné et Ci, la liste de ses remplaçants possibles MCA, la fonction SumLM exposée ci-après est appliquée. SumLM(X) = log(n(bX)) + log(n(Xc)) + log(n(abX)) + log(n(bXc)) + log(n(Xcd)) SumLM est la somme des logarithmes des contextes dans lesquels se trouve le mot X, avec n(ab) le nombre de bigrammes « ab » (auquel on ajoute 1 pour éviter les cas où ce nombre serait nul) et n(abc) le nombre de trigrammes « abc » (+1) dans le corpus d'apprentissage. Le mot retenu est celui qui maximise la fonction SumLM, soit : Mot choisi = argmax {SumLM(X)} xE{ci} Cet algorithme est appliqué de manière itérative : il commence par changer le mot ayant le SumLM le plus élevé, puis le deuxième mot, et ainsi de suite jusqu'à ce qu'aucun mot ne puisse plus être modifié. Dans ce processus, une fois corrigé, un mot est enlevé de la liste des mots corrigeables. Il ne peut donc plus être corrigé sauf si l'un de ses mots voisins vient lui-même à être modifié. En effet, le fait de modifier un mot modifie le contexte de ses voisins. Ils peuvent dans ce cas subir une nouvelle modification. Quand l'ensemble des dictionnaires DIC, MET, ABR propose une liste de mots candidats pour remplacer un mot erroné, il se peut que le mot soit en fait composé de plusieurs mots. Par exemple pour « clientveut », l'ensemble des dictionnaires peut proposer le remplacement : « client veut ». Cette particularité est prise en compte et la formule SumLM est modifiée en conséquence. Si le mot X doit être remplacé par « client veut », la formule devient : SumLM (client veut) = log(n(b client)) + log(n(client veut)) + log(n(ab client)) + log(n(b client veut)) + log(n(client veut c)) La dernière étape S4, de substitution, consiste à remplacer les mots erronés par les candidats uniques issus de la méthode des contextes et les mots raccourcis par leur forme développée : « sat » en satisfaction, « clt » en client, etc. On utilise à cet effet le lexique de substitution LSUB enrichi avec les formes raccourcies (« métier » et « générales »). Finalement, le procédé produit automatiquement une unique correction TC d'un texte TB initialement erroné. Le procédé permet alors de : - Apprendre automatiquement les « fautes » sur un corpus d'apprentissage, - Utiliser un correcteur pour signaler les erreurs, - Corriger les erreurs grâce aux contextes du corpus d'apprentissage. 20 Ainsi, l'exécution du procédé peut corriger les erreurs telles que typiquement la forme raccourcie « logt » pour « logement ». Cette forme est présente dans le dictionnaire des formes raccourcies. Si un conseiller écrit « le logmt du client est... », à l'étape S2 on détecte que « logmt » ne fait pas partie du dictionnaire et il est proposé une liste de 25 substituants. Parmi ceux-ci se trouve « logt » parce que « logt » est proche de « lgmt », selon un critère d'élimination des occurrences comprenant un nombre (supérieur à un seuil) de lettres différentes de celles du mot erroné. La méthode des contextes attribue alors un bon score à « logt », parce que, dans le corpus d'apprentissage, on trouve par exemple un nombre non négligeable de « le logt », « logt du », « logt du client » ou « le logt du ». La méthode des contextes « corrige » ainsi le mot « logmt » en « logt », puis à l'étape S4 de substitution, on corrige « logt » en « logement ». Selon un autre exemple, on considère des mots « branche » et « branchement » dans les deux phrases suivantes : - Phrase 1 : « l'électricité est coupée suite à une branch tombée sur la ligne » - Phrase 2 : « le client était absent, le technicien n'a pas pu réaliser le branch » Dans les deux cas, le mot « branch » est incorrect. 11 faut le remplacer par « branche » dans le premier cas et par « branchement » dans le second. Dans la phase de correction, le dictionnaire DIC de l'étape S2 analyse les mots les uns après les autres. « branch » n'en fait pas partie. Le dictionnaire cherche néanmoins les mots qui pourraient le remplacer et trouve : brancha, branche, branché, brancha et brunch. La méthode des contextes permet toutefois de trancher. Pour cela, le score le plus probable avec la fonction sumLM donne : sumLM(brancha) = log(nb( à une brancha ))+ log(nb( une brancha tombée ))+ log(nb( brancha tombée sur ))+ log(nb( une brancha ))± log(nb( brancha tombée ) sumLM(branche) = log(nb( à une branche ))+ log(nb( une branche tombée ))+ log(nb( branche tombée sur ))+ log(nb( une branche ))+ log(nb( branche tombée ) Comme sumLM(branche) > sumLM(brancha) (et de même avec branché, branch, etc.), c'est le mot « branche » qui a le score le plus élevé et qui est choisi comme remplaçant. Pour la deuxième phrase (mot correct « branchement »), aucun des mots proposés de manière « classique » par le dictionnaire général DIC n'est le bon (le mot « branchement » n'y figurant pas en correspondance de « branch »). Il n'y a donc aucune chance pour que la correction soit la bonne. On ajoute alors au lexique LSUB, une série de mots raccourcis ABR et MET. On peut comparer deux à deux pendant la phase d'apprentissage tous les mots du corpus d'apprentissage : si les mots se « ressemblent » (selon un critère basé sur les lettres du mot) et qu'ils commencent par les mêmes lettres, alors le mot le plus petit est considéré comme étant potentiellement une forme raccourcie du mot le plus long. A titre de sécurité, ces mots peuvent être validés « à la main » par un utilisateur. On obtient ainsi : cli pour client sat pour satisfaction branch pour branchement etc. Si maintenant le mot « branch » est ajouté au dictionnaire des formes raccourcies ABR, il devient un mot correct pour l'ensemble des dictionnaires et la substitution S4 transforme « branch » en « branchement ». Si en outre la phrase à corriger est « le client était absent, le technicien n'a pas pu réaliser le brach » (avec une faute d'orthographe sur le mot raccourci), le fait d'avoir ajouté « branch » à la liste des mots raccourcis permet à l'étape S2 de déterminer que ce mot est erroné et de proposer comme remplaçants : bach, braco, brancha, branche, branché et branch. Le mot « branch » est le plus probable car « réaliser le branch » est également présent dans le corpus d'apprentissage et donne un bon score en faveur de « branchement ». Donc « brach » sera remplacé par « branch », puis par « branchement » lors de la phase de substitution. REVENDICATIONS1. Procédé de traitement de données textuelles, mis en oeuvre par des moyens informatiques, pour une correction orthographique d'une succession de mots, comprenant les étapes : a) identifier dans une succession de mots en entrée, au moins un mot non reconnu parmi des mots stockés en mémoire d'un dictionnaire numérique, b) associer au mot non reconnu une première sélection de candidats du dictionnaire choisis selon un premier critère, c) dans un corpus de mots de la succession et comprenant le mot non reconnu, remplacer le mot non reconnu par chaque candidat, d) sélectionner le candidat qui a une plus grande vraisemblance contextuelle selon un deuxième critère choisi, pour remplacer le mot non reconnu par ce candidat sélectionné dans la succession de mots, et e) délivrer en sortie la succession de mots avec le candidat le plus vraisemblable remplaçant le mot non reconnu, caractérisé en ce que le dictionnaire comprend des abréviations de mots, stockées en mémoire en correspondance de mots entiers, les abréviations étant utilisées pour la sélection de candidats, et les mots entiers correspondant à des abréviations candidates étant utilisés pour les remplacements du mot non reconnu dans le corpus en vue d'estimer aussi la vraisemblance contextuelle de mots entiers candidats. 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comporte une étape préalable d'enrichissement du dictionnaire implémentant un stockage d'abréviations en correspondance de mots entiers, par apprentissage sur des corpus comprenant des abréviations de mots et comparaisons à des mots entiers initiaux du dictionnaire. 3. Procédé selon l'une des revendications 1 et 2, caractérisé en ce que la sélection ducandidat qui a la plus grande vraisemblance contextuelle, selon le deuxième critère précité, s'effectue par : estimation, pour chaque mot candidat, d'un score statistique de présence du mot candidat avec chaque mot voisin dans le corpus, et détermination du score le plus élevé parmi les candidats. 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que, pour un mot candidat, l'estimation du score comporte l'élaboration d'une somme de logarithmes de nombres d'occurrences de présence du mot candidat avec un ou plusieurs mots voisins du corpus, dans une base de données d'apprentissage. 5. Procédé selon l'une des revendications 3 et 4, caractérisé en ce qu'on commence par le remplacement dans le corpus du mot ayant l'estimation la plus élevée, puis itérativement d'un deuxième mot ayant la deuxième estimation la plus élevée, et ainsi de suite jusqu'à épuisement d'une liste de mots à corriger, chaque mot corrigé étant enlevé de ladite liste. 6. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu'il comporte une étape préalable dans laquelle la succession de mots est pré-corrigée de caractères parasites et avec une ponctuation normalisée. 7. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le dictionnaire est enrichi en outre avec des formulations propres à une activité professionnelle. 8. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce que le premier critère précité consiste à éliminer, parmi une constitution en cours de candidats, les mots du dictionnaire comprenant un nombre de lettres différentes des lettres du mot non reconnu, au-delà d'un seuil choisi. 9. Programme informatique caractérisé en ce qu'il comporte des instructions pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une des revendications précédentes, lorsque ce programme est exécuté par un processeur. 10. Dispositif comportant des moyens informatiques de traitement de données textuelles pour une correction orthographique d'une succession de mots, pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une des revendications 1 à 8.