La traduction automatique des documents est considérée comme l'une des tâches les plus difficiles en traitement automatique des langues et de la parole. Les particularités linguistiques de certaines langues, comme la langue arabe, rendent la tâche de traduction automatique plus difficile. Notre objectif dans cette thèse est d'améliorer les systèmes de traduction de l'arabe vers le français et vers l'anglais. Nous proposons donc une étude détaillée sur ces systèmes. Les principales recherches portent à la fois sur la construction de corpus parallèles, le prétraitement de l'arabe et sur l'adaptation des modèles de traduction et de langue.Tout d'abord, un corpus comparable journalistique a été exploré pour en extraire automatiquement un corpus parallèle. Ensuite, différentes approches d'adaptation du modèle de traduction sont exploitées, soit en utilisant le corpus parallèle extrait automatiquement soit en utilisant un corpus parallèle construit automatiquement.Nous démontrons que l'adaptation des données du système de traduction permet d'améliorer la traduction. Un texte en arabe doit être prétraité avant de le traduire et ceci à cause du caractère agglutinatif de la langue arabe. Nous présentons notre outil de segmentation de l'arabe, SAPA (Segmentor and Part-of-speech tagger for Arabic), indépendant de toute ressource externe et permettant de réduire les temps de calcul. Cet outil permet de prédire simultanément l'étiquette morpho-syntaxique ainsi que les proclitiques (conjonctions, prépositions, etc.) pour chaque mot, ensuite de séparer les proclitiques du lemme (ou mot de base). Nous décrivons également dans cette thèse notre outil de détection des entités nommées, NERAr (Named Entity Recognition for Arabic), et nous examions l'impact de l'intégration de la détection des entités nommées dans la tâche de prétraitement et la pré-traduction de ces entités nommées en utilisant des dictionnaires bilingues. Nous présentons par la suite plusieurs méthodes pour l'adaptation thématique des modèles de traduction et de langue expérimentées sur une application réelle contenant un corpus constitué d'un ensemble de phrases multicatégoriques.Ces expériences ouvrent des perspectives importantes de recherche comme par exemple la combinaison de plusieurs systèmes lors de la traduction pour l'adaptation thématique. Il serait également intéressant d'effectuer une adaptation temporelle des modèles de traduction et de langue. Finalement, les systèmes de traduction améliorés arabe-français et arabe-anglais sont intégrés dans une plateforme d'analyse multimédia et montrent une amélioration des performances par rapport aux systèmes de traduction de base.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00878887 |
| Date | 30 September 2013 |
| Creators | Gahbiche-Braham, Souhir |
| Publisher | Université Paris Sud - Paris XI |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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