ymoslem/acl-abstracts huggingface dataset:
L`optimisation du plongement de mots pour le fran\ccais : une application de la classification des phrases (Optimization of Word Embeddings for French : an Application of Sentence Classification) (2018)

Nous proposons trois nouvelles m{\'e}thodes pour construire et optimiser des plongements de mots pour le fran{\c{c}}ais. Nous utilisons les r{\'e}sultats de l'{\'e}tiquetage morpho-syntaxique, de la d{\'e}tection des expressions multi-mots et de la lemmatisation pour un espace vectoriel continu. Pour l'{\'e}valuation, nous utilisons ces vecteurs sur une t{\^a}che de classification de phrases et les comparons avec le vecteur du syst{\`e}me de base. Nous explorons {\'e}galement l`approche d`adaptation de domaine pour construire des vecteurs. Malgr{\'e} un petit nombre de vocabulaires et la petite taille du corpus d`apprentissage, les vecteurs sp{\'e}cialis{\'e}s par domaine obtiennent de meilleures performances que les vecteurs hors domaine.
Word2Vec vs LSA pour la d\'etection des erreurs orthographiques produisant un d\'er\`eglement s\'emantique en arabe (Word2Vec vs LSA for detecting semantic errors in Arabic language) (2018)

Les mots en arabe sont tr{\`e}s proches lexicalement les uns des autres. La probabilit{\'e} de tomber sur un mot correct en commettant une erreur typographique est plus importante que pour le fran{\c{c}}ais ou pour l`anglais. Nous nous int{\'e}ressons dans cet article {\`a} d{\'e}tecter les erreurs orthographiques plus pr{\'e}cis{\'e}ment, celles g{\'e}n{\'e}rant des mots lexicalement corrects mais causant un d{\'e}r{\`e}glement s{\'e}mantique au niveau de la phrase. Nous d{\'e}crivons et comparons deux m{\'e}thodes se basant sur la repr{\'e}sentation vectorielle du sens des mots. La premi{\`e}re m{\'e}thode utilise l`analyse s{\'e}mantique latente (LSA). La seconde s`appuie sur le mod{\`e}le Word2Vec et plus particuli{\`e}rement l`architecture Skip-Gram. Les exp{\'e}rimentations ont montr{\'e} que Skip-Gram surpasse LSA.
Analyse de sentiments \`a base d`aspects par combinaison de r\'eseaux profonds : application \`a des avis en fran\ccais (A combination of deep learning methods for aspect-based sentiment analysis : application to French reviews) (2018)

Cet article propose une approche d`analyse de sentiments {\`a} base d`aspects dans un texte d`opinion. Cette approche se base sur deux {\'e}tapes principales : l`extraction d`aspects et la classification du sentiment relatif {\`a} chaque aspect. Pour l`extraction d`aspects, nous proposons une nouvelle approche qui combine un CNN pour l`apprentissage de repr{\'e}sentation de caract{\`e}res, un b-LSTM pour joindre l`apprentissage de repr{\'e}sentation de caract{\`e}res et de mots et un CRF pour l'{\'e}tiquetage des s{\'e}quences de mots en entit{\'e}s. Pour la classification de sentiments, nous utilisons un r{\'e}seau {\`a} m{\'e}moire d`attention pour associer un sentiment (positif, n{\'e}gatif ou neutre) {\`a} une expression d`aspect donn{\'e}e. Les exp{\'e}rimentations sur des corpus d`avis (publics et industriels) en langue fran{\c{c}}aise ont montr{\'e} des performances qui d{\'e}passent les m{\'e}thodes existantes.
Predicting the Semantic Textual Similarity with Siamese CNN and LSTM (2018)

Semantic Textual Similarity (STS) is the basis of many applications in Natural Language Processing (NLP). Our system combines convolution and recurrent neural networks to measure the semantic similarity of sentences. It uses a convolution network to take account of the local context of words and an LSTM to consider the global context of sentences. This combination of networks helps to preserve the relevant information of sentences and improves the calculation of the similarity between sentences. Our model has achieved good results and is competitive with the best state-of-the-art systems.
L'\'evaluation des repr\'esentations vectorielles de mots en utilisant WordNet (Evaluating word representations using WordNet) (2018)

Les m{\'e}thodes d'{\'e}valuation actuelles des repr{\'e}sentations vectorielles de mots utilisent g{\'e}n{\'e}ralement un jeu de donn{\'e}es restreint et biais{\'e}. Pour pallier {\`a} ce probl{\`e}me nous pr{\'e}sentons une nouvelle approche, bas{\'e}e sur la similarit{\'e} entre les synsets associ{\'e}s aux mots dans la volumineuse base de donn{\'e}es lexicale WordNet. Notre m{\'e}thode d'{\'e}valuation consiste dans un premier temps {\`a} classer automatiquement les repr{\'e}sentions vectorielles de mots {\`a} l`aide d`un algorithme de clustering, puis {\`a} {\'e}valuer la coh{\'e}rence s{\'e}mantique et syntaxique des clusters produits. Cette {\'e}valuation est effectu{\'e}e en calculant la similarit{\'e} entre les mots de chaque cluster, pris deux {\`a} deux, en utilisant des mesures de similarit{\'e} entre les mots dans WordNet propos{\'e}es par NLTK (wup {\_}similarity). Nous obtenons, pour chaque cluster, une valeur entre 0 et 1. Un cluster dont la valeur est 1 est un cluster dont tous les mots appartiennent au m{\^e}me synset. Nous calculons ensuite la moyenne des mesures de tous les clusters. Nous avons utilis{\'e} notre nouvelle approche pour {\'e}tudier et comparer trois m{\'e}thodes de repr{\'e}sentations vectorielles : une m{\'e}thode traditionnelle, WebSOM et deux m{\'e}thodes r{\'e}centes, word2vec (Skip-Gram et CBOW) et GloVe, sur trois corpus : en anglais, en fran{\c{c}}ais et en arabe.
Traduction automatique de corpus en anglais annot\'es en sens pour la d\'esambigu\"isation lexicale d`une langue moins bien dot\'ee, l`exemple de l`arabe (Automatic Translation of English Sense Annotated Corpora for Word Sense Disambiguation of a Less Well-endowed Language, the Example of Arabic) (2018)

Les corpus annot{\'e}s en sens sont des ressources cruciales pour la t{\^a}che de d{\'e}sambigu{\"i}sation lexicale (Word Sense Disambiguation). La plupart des langues n`en poss{\`e}dent pas ou trop peu pour pouvoir construire des syst{\`e}mes robustes. Nous nous int{\'e}ressons ici {\`a} la langue arabe et pr{\'e}sentons 12 corpus annot{\'e}s en sens, fabriqu{\'e}s automatiquement {\`a} partir de 12 corpus en langue anglaise. Nous {\'e}valuons la qualit{\'e} de nos syst{\`e}mes de d{\'e}sambigu{\"i}sation gr{\^a}ce {\`a} un corpus d'{\'e}valuation en arabe nouvellement disponible.
D\'etection de m\'esusages de m\'edicaments dans les r\'eseaux sociaux (Detection of drug misuse in social media) (2018)

Un m{\'e}susage appara{\^i}t lorsqu`un patient ne respecte pas sa prescription et fait des actions pouvant mener {\`a} des effets nocifs. Bien que ces situations soient dangereuses, les patients ne signalent g{\'e}n{\'e}ralement pas les m{\'e}susages {\`a} leurs m{\'e}decins. Il est donc n{\'e}cessaire d'{\'e}tudier d`autres sources d`information pour d{\'e}couvrir ce qui se passe en r{\'e}alit{\'e}. Nous proposons d'{\'e}tudier les forums de sant{\'e} en ligne. L`objectif de notre travail consiste {\`a} explorer les forums de sant{\'e} avec des m{\'e}thodes de classification supervis{\'e}e afin d`identifier les messages contenant un m{\'e}susage de m{\'e}dicament. Notre m{\'e}thode permet de d{\'e}tecter les m{\'e}susages avec une F-mesure allant jusqu'{\`a} 0,810. Cette m{\'e}thode peut aider dans la d{\'e}tection de m{\'e}susages et la construction d`un corpus exploitable par les experts pour {\'e}tudier les types de m{\'e}susages commis par les patients.
Utilisation de Repr\'esentations Distribu\'ees de Relations pour la D\'esambigu\"isation d`Entit\'es Nomm\'ees (Exploiting Relation Embeddings to Improve Entity Linking ) (2018)

L`identification des entit{\'e}s nomm{\'e}es dans un texte est une {\'e}tape fondamentale pour de nombreuses t{\^a}ches d`extraction d`information. Pour avoir une identification compl{\`e}te, une {\'e}tape de d{\'e}sambigu{\"i}sation des entit{\'e}s similaires doit {\^e}tre r{\'e}alis{\'e}e. Celle-ci s`appuie souvent sur la seule description textuelle des entit{\'e}s. Or, les bases de connaissances contiennent des informations plus riches, sous la forme de relations entre les entit{\'e}s : cette information peut {\'e}galement {\^e}tre exploit{\'e}e pour am{\'e}liorer la d{\'e}sambigu{\"i}sation des entit{\'e}s. Nous proposons dans cet article une approche d`apprentissage de repr{\'e}sentations distribu{\'e}es de ces relations et leur utilisation pour la t{\^a}che de d{\'e}sambigu{\"i}sation d`entit{\'e}s nomm{\'e}es. Nous montrons le gain de cette m{\'e}thode sur un corpus d'{\'e}valuation standard, en anglais, issu de la t{\^a}che de d{\'e}sambigu{\"i}sation d`entit{\'e}s de la campagne TAC-KBP.
Traduction automatique du japonais vers le fran\ccais Bilan et perspectives (Machine Translation from Japanese to French - Review and Prospects) (2018)

Nous {\'e}tudions la possibilit{\'e} de construire un dispositif de traduction automatique neuronale du japonais vers le fran{\c{c}}ais, capable d`obtenir des r{\'e}sultats {\`a} la hauteur de l'{\'e}tat de l`art, sachant que l`on ne peut disposer de grands corpus align{\'e}s bilingues. Nous proposons un {\'e}tat de l`art et relevons de nombreux signes d`am{\'e}lioration de la qualit{\'e} des traductions, en comparaison aux traductions statistiques jusque-l{\`a} pr{\'e}dominantes. Nous testons ensuite un des baselines librement disponibles, OpenNMT, qui produit des r{\'e}sultats encourageants. Sur la base de cette exp{\'e}rience, nous proposons plusieurs pistes pour am{\'e}liorer {\`a} terme la traduction et pour compenser le manque de corpus.
Des pseudo-sens pour am\'eliorer l`extraction de synonymes \`a partir de plongements lexicaux (Pseudo-senses for improving the extraction of synonyms from word embeddings) (2018)

Au-del{\`a} des mod{\`e}les destin{\'e}s {\`a} construire des plongements lexicaux {\`a} partir de corpus, des m{\'e}thodes de sp{\'e}cialisation de ces repr{\'e}sentations selon diff{\'e}rentes orientations ont {\'e}t{\'e} propos{\'e}es. Une part importante d`entre elles repose sur l`utilisation de connaissances externes. Dans cet article, nous proposons Pseudofit, une nouvelle m{\'e}thode de sp{\'e}cialisation de plongements lexicaux focalis{\'e}e sur la similarit{\'e} s{\'e}mantique et op{\'e}rant sans connaissances externes. Pseudofit s`appuie sur la notion de pseudo-sens afin d`obtenir plusieurs repr{\'e}sentations pour un m{\^e}me mot et utilise cette pluralit{\'e} pour rendre plus g{\'e}n{\'e}riques les plongements initiaux. Nous illustrons l`int{\'e}r{\^e}t de Pseudofit pour l`extraction de synonymes et nous explorons dans ce cadre diff{\'e}rentes variantes visant {\`a} en am{\'e}liorer les r{\'e}sultats.
Annotation automatique des types de discours dans des livres audio en vue d`une oralisation par un syst\`eme de synth\`ese (Automatic annotation of discourse types in audio-books) (2018)

Pour synth{\'e}tiser automatiquement et de mani{\`e}re expressive des livres audio, il est n{\'e}cessaire de conna{\^i}tre le type des discours {\`a} oraliser. Ceci {\'e}tant, dans un roman ou une nouvelle, les perspectives narratives et les types de discours {\'e}voluent souvent entre de la narration, du r{\'e}citatif, du discours direct, du discours rapport{\'e}, voire des dialogues. Dans ce travail, nous allons pr{\'e}senter un outil qui a {\'e}t{\'e} d{\'e}velopp{\'e} {\`a} partir de l`analyse d`un corpus de livres audio (extraits de Madame Bovary et des Myst{\`e}res de Paris) et qui prend comme unit{\'e} de base pour l`analyse le paragraphe. Cet outil permet donc non seulement de d{\'e}terminer automatiquement les types de discours (narration, discours direct, dialogue), et donc de savoir qui parle, mais {\'e}galement d`annoter l`extension des modifications discursives. Ce dernier point est important, notamment dans le cas d`incises de citation o{\`u} le narrateur reprend la parole dans une s{\'e}quence au discours direct. Dans sa forme actuelle, l`outil atteint un taux de 89 {\%} de bonne d{\'e}tection.
Impact du Pr\'etraitement Linguistique sur l`Analyse de Sentiment du Dialecte Tunisien () (2018)
Detecting context-dependent sentences in parallel corpora (2018)

In this article, we provide several approaches to the automatic identification of parallel sentences that require sentence-external linguistic context to be correctly translated. Our long-term goal is to automatically construct a test set of context-dependent sentences in order to evaluate machine translation models designed to improve the translation of contextual, discursive phenomena. We provide a discussion and critique that show that current approaches do not allow us to achieve our goal, and suggest that for now evaluating individual phenomena is likely the best solution.
Predicting failure of a mediated conversation in the context of asymetric role dialogues (2018)

In a human-to-human conversation between a user and his interlocutor in an assistance center, we suppose a context where the conclusion of the dialog can characterize a notion of success or failure, explicitly annotated or deduced. The study involves different approaches expected to have an influence on predictive classification model of failures. On the one hand, we will aim at taking into account the asymmetry of the speakers' roles in the modelling of the lexical distribution. On the other hand, we will determine whether the part of the lexicon most closely relating to the domain of customer assistance studied here, modifies the quality of the prediction. We will eventually assess the perspectives of generalization to morphologically comparable corpora.
Port\'ee de la n\'egation : d\'etection par apprentissage supervis\'e en fran\ccais et portugais br\'esilien (Negation scope : sequence labeling by supervised learning in French and Brazilian-Portuguese) (2018)

La d{\'e}tection automatique de la n{\'e}gation fait souvent partie des pr{\'e}-requis dans les syst{\`e}mes d`extraction d`information, notamment dans le domaine biom{\'e}dical. Cet article pr{\'e}sente nos contributions concernant la d{\'e}tection de la port{\'e}e de la n{\'e}gation en fran{\c{c}}ais et portugais br{\'e}silien. Nous pr{\'e}sentons d`une part deux corpus principalement constitu{\'e}s d`extraits de protocoles d`essais cliniques en fran{\c{c}}ais et portugais br{\'e}silien, d{\'e}di{\'e}s aux crit{\`e}res d`inclusion de patients. Les marqueurs de n{\'e}gation et leurs port{\'e}es y ont {\'e}t{\'e} annot{\'e}s manuellement. Nous pr{\'e}sentons d`autre part une approche par r{\'e}seau de neurones r{\'e}currents pour extraire les port{\'e}es.
Le corpus PASTEL pour le traitement automatique de cours magistraux (PASTEL corpus for automatic processing of lectures) (2018)

Le projet PASTEL {\'e}tudie l`acceptabilit{\'e} et l`utilisabilit{\'e} des transcriptions automatiques dans le cadre d`enseignements magistraux. Il s`agit d`outiller les apprenants pour enrichir de mani{\`e}re synchrone et automatique les informations auxquelles ils peuvent avoir acc{\`e}s durant la s{\'e}ance. Cet enrichissement s`appuie sur des traitements automatiques du langage naturel effectu{\'e}s sur les transcriptions automatiques. Nous pr{\'e}sentons dans cet article un travail portant sur l`annotation d`enregistrements de cours magistraux enregistr{\'e}s dans le cadre du projet CominOpenCourseware. Ces annotations visent {\`a} effectuer des exp{\'e}riences de transcription automatique, segmentation th{\'e}matique, appariement automatique en temps r{\'e}el avec des ressources externes... Ce corpus comprend plus de neuf heures de parole annot{\'e}es. Nous pr{\'e}sentons {\'e}galement des exp{\'e}riences pr{\'e}liminaires r{\'e}alis{\'e}es pour {\'e}valuer l`adaptation automatique de notre syst{\`e}me de reconnaissance de la parole.
Apprendre de la litt\'erature scientifique : Les r\'eseaux de signalisation en biologie syst\'emique (Literature-based discovery: Signaling Systems in Systemic Biology) (2018)

Cet article a pour but de montrer la faisabilit{\'e} d`un syst{\`e}me de fouille de texte pour alimenter un moteur d`inf{\'e}rences capable de construire, {\`a} partir de pr{\'e}dicats extraits des articles scientifiques, un r{\'e}seau de signalisation en biologie syst{\'e}mique. Cette fouille se r{\'e}alise en deux {\'e}tapes : la recherche de phrases d`int{\'e}r{\^e}t dans un grand corpus scientifique, puis la construction automatique de pr{\'e}dicats. Ces deux {\'e}tapes utilisent un syst{\`e}me de cascades de transducteurs.
D\'etection des couples de termes translitt\'er\'es \`a partir d`un corpus parall\`ele anglais-arabe () (2018)
Utilisation d`une base de connaissances de sp\'ecialit\'e et de sens commun pour la simplification de comptes-rendus radiologiques (Radiological text simplification using a general knowledge base) (2018)

Dans le domaine m{\'e}dical, la simplification des textes est {\`a} la fois une t{\^a}che souhaitable pour les patients et scientifiquement stimulante pour le domaine du traitement automatique du langage naturel. En effet, les comptes rendus m{\'e}dicaux peuvent {\^e}tre difficile {\`a} comprendre pour les non sp{\'e}cialistes, essentiellement {\`a} cause de termes m{\'e}dicaux sp{\'e}cifiques (prurit, par exemple). La substitution de ces termes par des mots du langage courant peut aider le patient {\`a} une meilleure compr{\'e}hension. Dans cet article, nous pr{\'e}sentons une m{\'e}thode de simplification dans le domaine m{\'e}dical (en fran{\c{c}}ais) bas{\'e}e sur un r{\'e}seau lexico-s{\'e}mantique. Nous traitons cette difficult{\'e} s{\'e}mantique par le remplacement du terme m{\'e}dical difficile par un synonyme ou terme qui lui est li{\'e} s{\'e}mantiquement {\`a} l`aide d`un r{\'e}seau lexico-s{\'e}mantique fran{\c{c}}ais. Nous pr{\'e}sentons dans ce papier, une telle m{\'e}thode ainsi que son {\'e}valuation.
Algorithmes \`a base d'\'echantillonage pour l`entra\^inement de mod\`eles de langue neuronaux (Here the title in English) (2018)

L`estimation contrastive bruit{\'e}e (NCE) et l'{\'e}chantillonage par importance (IS) sont des proc{\'e}dures d`entra{\^i}nement bas{\'e}es sur l'{\'e}chantillonage, que l`on utilise habituellement {\`a} la place de l`estimation du maximum de vraisemblance (MLE) pour {\'e}viter le calcul du softmax lorsque l`on entra{\^i}ne des mod{\`e}les de langue neuronaux. Dans cet article, nous cherchons {\`a} r{\'e}sumer le fonctionnement de ces algorithmes, et leur utilisation dans la litt{\'e}rature du TAL. Nous les comparons exp{\'e}rimentalement, et pr{\'e}sentons des mani{\`e}res de faciliter l`entra{\^i}nement du NCE.
\'Etude Exp\'erimentale d`Extraction d`Information dans des Retranscriptions de R\'eunions (An Experimental Approach For Information Extraction in Multi-Party Dialogue Discourse) (2018)

Nous nous int{\'e}ressons dans cet article {\`a} l`extraction de th{\`e}mes {\`a} partir de retranscriptions textuelles de r{\'e}unions. Ce type de corpus est bruit{\'e}, il manque de formatage, il est peu structur{\'e} avec plusieurs locuteurs qui interviennent et l`information y est souvent {\'e}parpill{\'e}e. Nous pr{\'e}sentons une {\'e}tude exp{\'e}rimentale utilisant des m{\'e}thodes fond{\'e}es sur la mesure tf-idf et l`extraction de topics sur un corpus r{\'e}el de r{\'e}f{\'e}rence (le corpus AMI) pour l'{\'e}tude de r{\'e}unions. Nous comparons nos r{\'e}sultats avec les r{\'e}sum{\'e}s fournis par le corpus.
Analyse morpho-syntaxique en pr\'esence d`alternance codique (PoS tagging of Code Switching) (2018)

L`alternance codique est le ph{\'e}nom{\`e}ne qui consiste {\`a} alterner les langues au cours d`une m{\^e}me conversation ou d`une m{\^e}me phrase. Avec l`augmentation du volume g{\'e}n{\'e}r{\'e} par les utilisateurs, ce ph{\'e}nom{\`e}ne essentiellement oral, se retrouve de plus en plus dans les textes {\'e}crits, n{\'e}cessitant d`adapter les t{\^a}ches et mod{\`e}les de traitement automatique de la langue {\`a} ce nouveau type d'{\'e}nonc{\'e}s. Ce travail pr{\'e}sente la collecte et l`annotation en partie du discours d`un corpus d'{\'e}nonc{\'e}s comportant des alternances codiques et {\'e}value leur impact sur la t{\^a}che d`analyse morpho-syntaxique.
Simplification de sch\'emas d`annotation : un aller sans retour ? (Annotation scheme simplification : a one way trip with no return ?) (2018)

Dans cet article, nous comparons l`impact de la simplification d`un sch{\'e}ma d`annotation sur un syst{\`e}me de rep{\'e}rage d`entit{\'e}s nomm{\'e}es (REN). Une simplification consiste {\`a} rassembler les types d`entit{\'e}s nomm{\'e}es (EN) sous deux types g{\'e}n{\'e}riques (personne et lieu), l`autre revient {\`a} mieux d{\'e}finir chaque type d`EN. Nous observons une am{\'e}lioration des r{\'e}sultats sur les deux versions simplifi{\'e}es. Nous {\'e}tudions {\'e}galement la possibilit{\'e} de retrouver le niveau de d{\'e}tail des types d`EN du sch{\'e}ma d`origine {\`a} partir des versions simplifi{\'e}es. L`utilisation de r{\`e}gles de conversion permet de recouvrer les types d`EN d`origine, mais il reste une forme d`ambigu{\"i}t{\'e} contextuelle qu`il est impossible de lever au moyen de r{\`e}gles.
Apprentissage d\'es\'equilibr\'e pour la d\'etection des signaux de l`implication durable dans les conversations en parfumerie (Automatic detection of positive enduring involvement signals in fragrance products reviews) (2018)

Une simple d{\'e}tection d`opinions positives ou n{\'e}gatives ne satisfait plus les chercheurs et les entreprises. Le monde des affaires est {\`a} la recherche d`un {\guillemotleft}aper{\c{c}}u des affaires{\guillemotright}. Beaucoup de m{\'e}thodes peuvent {\^e}tre utilis{\'e}es pour traiter le probl{\`e}me. Cependant, leurs performances, lorsque les classes ne sont pas {\'e}quilibr{\'e}es, peuvent {\^e}tre d{\'e}grad{\'e}es. Notre travail se concentre sur l'{\'e}tude des techniques visant {\`a} traiter les donn{\'e}es d{\'e}s{\'e}quilibr{\'e}es en parfumerie. Cinq m{\'e}thodes ont {\'e}t{\'e} compar{\'e}es : Smote, Adasyn, Tomek links, Smote-TL et la modification du poids des classe. L`algorithme d`apprentissage choisi est le SVM et l'{\'e}valuation est r{\'e}alis{\'e}e par le calcul des scores de pr{\'e}cision, de rappel et de f-mesure. Selon les r{\'e}sultats exp{\'e}rimentaux, la m{\'e}thode en ajustant le poids sur des co{\^u}t d`erreurs avec SVM, nous permet d`obtenir notre meilleure F-mesure.
A comparative study of word embeddings and other features for lexical complexity detection in French (2018)

Lexical complexity detection is an important step for automatic text simplification which serves to make informed lexical substitutions. In this study, we experiment with word embeddings for measuring the complexity of French words and combine them with other features that have been shown to be well-suited for complexity prediction. Our results on a synonym ranking task show that embeddings perform better than other features in isolation, but do not outperform frequency-based systems in this language.
Approche Hybride pour la translit\'eration de l'Arabizi Alg\'erien : une \'etude pr\'eliminaire (A hybrid approach for the transliteration of Algerian Arabizi: A primary study) (2018)

Dans cet article, nous pr{\'e}sentons une approche hybride pour la translit{\'e}ration de l`arabizi alg{\'e}rien. Nous avons {\'e}labor{\'e} un ensemble de r{\`e}gles permettant le passage de l`arabizi vers l`arabe. {\'A} partir de ces r{\`e}gles nous g{\'e}n{\'e}rons un ensemble de candidats pour la translit{\'e}ration de chaque mot en arabizi vers l`arabe, et un parmi ces candidats sera ensuite identifi{\'e} et extrait comme le meilleur candidat. Cette approche a {\'e}t{\'e} exp{\'e}riment{\'e}e en utilisant trois corpus de tests. Les r{\'e}sultats obtenus montrent une am{\'e}lioration du score de pr{\'e}cision qui {\'e}tait pour le meilleur des cas de l`ordre de 75,11{\%}. Ces r{\'e}sultats ont aussi permis de v{\'e}rifier que notre approche est tr{\`e}s comp{\'e}titive par rapport aux travaux traitant de la translit{\'e}ration de l`arabizi en g{\'e}n{\'e}ral.