Impact de l’agglutination dans l’extraction de termes en arabe standard moderne (Adaptation of a term extractor to the M odern S tandard A rabic language) (2016)

Abstract: Nous présentons, dans cet article, une adaptation à l’arabe standard moderne d’un extracteur de termes pour le français et l’anglais. L’adaptation a d’abord consisté à décrire le processus d’extraction des termes de manière similaire à celui défini pour l’anglais et le français en prenant en compte certains particularités morpho-syntaxiques de la langue arabe. Puis, nous avons considéré le phénomène de l’agglutination de la langue arabe. L’évaluation a été réalisée sur un corpus de textes médicaux. Les résultats montrent que parmi 400 termes candidats maximaux analysés, 288 sont jugés corrects par rapport au domaine (72,1%). Les erreurs d’extraction sont dues à l’étiquetage morpho-syntaxique et à la non-voyellation des textes mais aussi à des phénomènes d’agglutination.

## introduction depuis plusieurs années, de nombreux travaux de recherche ont conduit à la mise au point de méthodes d'acquisition terminologique à partir de textes de spécialité (articles scientifiques, documentations techniques, textes juridiques, etc.) @xcite @xcite . ces résultats permettent également de prendre en compte la terminologie d'un domaine dans les applications facilitant ainsi l'accès à l'information spécialisée contenue dans les textes @xcite . toutes les langues ne sont cependant pas outillées de la même manière. ainsi, bien que quelques approches aient été proposées pour extraire des termes à partir de textes arabes, celles-ci ne sont pas reproductibles, car très partiellement décrites, et les résultats difficilement appréciables (section 2). les caractéristiques intrinsèques de la langue arabe peuvent également être un frein à la mise en oeuvre de méthodes d'analyse terminologique. l'objectif de notre travail est de proposer une première adaptation de l'extracteur de termes y a t e a à la langue arabe, qui tienne compte de certaines phénomènes linguistiques comme les proclitiques et les marques morphologiques du cas (section 3). nous présentons ensuite notre corpus et nous discutons les résultats obtenus à la section 4 avant de conclure. a l'instar des méthodes mises en oeuvre pour extraire des termes sur le français ou l'anglais, l'extraction de termes en arabe combinent une description linguistique du processus d'extraction et des filtres statistiques pour ordonner les termes extraits. ainsi, bounhas & slimani (2009) proposent d'extraire des termes complexes candidats à l'aide d'une approche hybride composée de deux étapes. un premier filtre linguistique exploite l'analyse morphologique et l'étiquetage morpho-syntaxique des textes pour identifier des syntagmes candidates. un second filtre statistique utilisant la mesure d'association llr (log-likelihood ratio) est appliqué sur les résultats ambigus de la première étape pour sélectionner la meilleure solution. @xcite proposent une approche hybride similaire à la précédente mais utilisent deux mesures statistiques : i) le llr pour identifier le degré de stabilité de la combinaison syntagmatique candidate (unithood) ; ii) la c-value @xcite pour calculer le degré de liaison du terme à un concept du domaine (termhood). ces approches ont été évaluées sur un corpus de textes en arabe du domaine de l'environnement, collectés sur des sites web. de même, @xcite ont adapté des méthodes destinées à l'analyse de textes de langue générale pour analyser des textes d'un domaine spécifique (des textes religieux) et ainsi en extraire automatiquement les termes simples et complexes. un corpus contenant l'arabe classique (ca) et l'arabe standard moderne (msa), collecté à partir des archives de journaux islamiques et des sites islamiques, est utilisé pour l'évaluation de l'approche. dans ce travail, le tf*idf est utilisé pour trier les termes simples en fonction de leur termhood, et plusieurs mesures statistiques sont utilisées pour calculer le degré d'association de leur composants (unithood). nous pouvons observer qu'à l'exception @xcite , ces méthodes utilisent des approches qui ne tiennent finalement pas compte des particularités linguistiques de l'arabe comme les ambiguïtés morphologiques et syntaxiques, la non-voyellation ou l'agglutination. de plus, comme le souligne (bounhas et al., 2014), l'évaluation des approches proposées est assez critiquable : seuls quelques centaines de termes classés parmi les premiers sont évalués manuellement, alors que plu-sieurs milliers ont pu être extraits et que, quelle que soit l'approche, les résultats sont généralement de bonne qualité lorsqu'on ne tient compte que des premiers termes @xcite . notons également que les systèmes présentés ci-dessus ne sont pas librement accessibles : il n'est donc pas possible de reproduire ou de comparer les résultats. dans notre travail, nous nous attaquons à ces difficultés de la langue arabe en adaptant le processus d'extraction existant mis en oeuvre dans l'extracteur de termes y a t e a foot_0 @xcite , et en réalisant une analyse de l'ensemble des termes identifiés dans des textes médicaux en arabe.