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Nom: asda 2 arabic
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Version:Dernière
Licence:Usage personnel seulement (acheter plus tard!)
Système d’exploitation: iOS. Android. Windows XP/7/10. MacOS.
Taille:13.52 MB


Nous présentons à la Fig. Les travaux ayant traité ce dialecte, se concentrent sur l aspect linguistique en général en omettant les différentes écritures possibles au sein des médias sociaux. Nous présentons dans la section suivante notre approche visant à résoudre les problèmes identifiés ci-dessus. Cette table servira par la suite à la traduction automatique et analyse de sentiments des messages en dialecte algérien. Par exemple nous remarquons que les 3 termes bezzzzzzaf, Sahiiiit, sahbiii contiennent la répétition d une certaine lettre z dans le premier terme, i dans le deuxième et troisième. Nous présentons au sein de la Fig. Cette analyse servira à enrichir notre lexique de dialectefrançais.

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Ils présentent également les généralités reliées à ce dialecte tel que la traduction des pronoms personnels, l ajout des suffixes, la formulation de la phrase interrogative et négative en dialecte d Annaba, etc. Le deuxième travail [12], représente la suite du premier. Le but de ce dernier est de procéder à une traduction entre le dialecte algérois et le MSA. Ce dernier se consacre sur deux types de dialectes : l Algérois et le dialecte d Annaba. Pour ce faire, les auteurs construisent deux dictionnaires le premier MSA-Algérois et le deuxième MSA-Annaba et ce à partir des sites de diffusion de film et d émissions Algériennes.

Ils construisent par la suite un dictionnaire du dialecte se basant sur les différences existantes entre les dialectes Algérien et le MSA 2 Convention Orthography for Dialectal Arabic tels que les préfixes au début des verbes, le pluriel des noms féminin, etc. Ces auteurs finissent leur travail en exposant le premier moteur de traduction entre le MSA et dialecte Algérien.

Cependant, ce dernier ne donne pas de très bons résultats surtout pour l Algérois.

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Les auteurs soulèvent des difficultés de traduction du dialecte algérois plus que le dialecte d Annaba. Ces derniers expliquent cela par le fait que le dialecte d Annaba est beaucoup plus proche de l arabe classique MSA que le dialecte algérois.

Après analyse de ces travaux nous constatons les problématiques suivantes : Le manque de papiers traitant du dialecte algérien ainsi que la non couverture de plusieurs catégories de recherche pour ce dialecte celles concernant l analyse syntaxique, construction de lexique ainsi que les différentes analyses sémantiques.

Dans le cas d exploitation, de ces connaissances dans le cadre des médias sociaux, elles ne donneraient pas un bon résultat, puisque aucun des utilisateurs de ces médias ne. De ce fait les concepts présentés, les verbes analysés sont très générales et non dirigés vers ce type d analyse particulière.

Nous présentons dans la section suivante notre approche visant à résoudre les problèmes identifiés ci-dessus. Cette approche analyse le dialecte algérien au sein des médias sociaux dans le but de construire un analyseur syntaxique des termes d un corpus donné. Nous visons plusieurs objectifs par cette approche. D abord nous comptons analyser les termes du dialecte algérien utilisé dans les médias sociaux. Pour ce faire, nous nous appuyons sur un corpus de données extrait précédemment.

Nous extrayons par la suite le modèle de termes de ce corpus, qui pourrait également être utilisé dans de futurs travaux, dans le cadre d enrichissement de lexique du dialecte algérien. L analyse effectuée servira plusieurs traitements dont le prétraitement des termes, l extraction et enrichissement de lexique ainsi qu à la construction d un analyseur syntaxique servant à étiqueter les termes d un corpus donné.

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L analyseur syntaxique permettra la construction d une table d étiquetage des termes d un corpus. Notons que la table d étiquetage de tous les termes du corpus nous servira par la suite dans de futurs travaux où nous nous intéresserons à l analyse sémantique du dialecte algérien dans les médias sociaux.

Par aspect sémantique, nous désignons la traduction automatique 4 ainsi que l analyse de sentiments. Afin d éclaircir la situation, nous divisons notre contribution en deux parties : 1 analyse du dialecte algérien, analysant les termes les plus utilisés au sein des médias sociaux et 2 traitement de ce dialecte en présentant un analyseur syntaxique des différents termes.

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Nous détaillons ces deux parties dans ce qui suit : 3. Notre premier constat est que les algériens au sein de cette page ainsi que dans d autres pages , font appel au dialecte algérien ainsi qu au français pour communiquer rarement à l anglais. Afin d étudier l ensemble des mots utilisés dans ce corpus, nous avons en premier lieu construit un modèle de termes, qui contient pour chaque terme sa fréquence d utilisation dans le corpus dans le but de trier les termes par rapport à leur fréquence d apparition.

Nous avons ensuite filtré les termes pour ne garder que ceux appartenant au dialecte algérien avec leurs fréquences d utilisation bien sûre. Nous pouvons illustrer les étapes de cette partie au sein de la Fig.

Analyse du dialecte algérien dans les médias sociaux En se penchons sur les termes appartenant au dialecte, nous pouvons extraire un ensemble de constats: Le premier constat concerne le besoin de prétraitement de certains termes.

Par exemple nous remarquons que les 3 termes bezzzzzzaf, Sahiiiit, sahbiii contiennent la répétition d une certaine lettre z dans le premier terme, i dans le deuxième et troisième. Des termes sous cette forme ne peuvent donc pas être reconnus par le lexique avant que cette exagération ne soit traitée.

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Le deuxième constat concerne l analyse phonologique de certains sons utilisés dans les médias sociaux. Cette analyse servira à enrichir notre lexique de dialectefrançais.

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Pour notre part nous constatons l apparition du chiffre 9 pour remplacer ce son, par exemple: wa9tach, na9sin, t9oul. La dernière remarque que nous pouvons faire concerne les voyelles en arabe ou en dialecte reconnu par tachkil. Nous ne parlerons, néanmoins que d el fatha qui s effectue à l aide d un petit trait sur la lettre comme dans Nous avons cependant constaté que cette fatha.

De même pour la damma tel que dans. Le troisième et dernier constat concerne l analyse syntaxique des différents termes. Contrairement aux autres langues, l analyse syntaxique, peut concerner un seule terme. Le but principal de cet étiquetage est de pouvoir extraire différentes parties grammaticales encapsulées dans le même mot.

Cette table pourra donc nous servir dans de futurs travaux afin de procéder à plusieurs analyses sémantiques telles que la traduction ou l analyse de sentiment. Néanmoins pour pouvoir aboutir à cet analyseur syntaxique, le terme doit être préalablement prétraité et un lexique de dialecte doit être construit et enrichit à l aide de règles phonologiques.

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Nous illustrons les étapes de cette partie au sein de la Fig. Afin d éclaircir les choses, nous présentons au sein de cette partie trois aspects : 1 Le prétraitement de termes, 2 la construction et enrichissement d un lexique dialecte-français et 3 la construction d un analyseur syntaxique.

Traitement du dialecte algérien dans les médias sociaux 1 Le prétraitement des termes : D après les résultats d analyse effectués précédemment, rappelons qu un terme peut contenir des exagérations bezzzzzzzzzzaf.

Avant de procéder à l étiquetage des termes, nous devons tout d abord vérifier que le terme n est pas dans cette catégorie. Notons que la recherche de répétitions de lettre peut se faire à l aide des expressions régulière. Pour les termes contenant des exagération, nous devons tous d abord supprimer les lettres répétés. Nous devons également garder trace des mots contenant des exagérations car ceci ne pourra qu accentuer le sentiment.

Ce dernier contient verbes, 73 adjectifs, noms, ainsi que d autre nom et expressions particulières reliés au domaine médical et autre. Dans le cadre de ce travail, nous nous concentrons sur les verbes, adjectifs et noms. Nous laissons la partie domaine particulier et expressions particulière, à traiter dans d autre travaux. En se penchant sur ce lexique, nous avons constaté qu il a été effectué dans un but linguistique, la représentation de lettre en français est donc loin de celle utilisée au sein des médias sociaux.

Néanmoins, d après tous les exemples que nous venons de citer précédemment, nous pouvons constater qu au sein des médias sociaux, aucun utilisateur ne fait appel à ces lettres pour s exprimer. La première étape de l amélioration de ce lexique est donc de changer ces lettres par les lettres les plus utilisés au sein des médias sociaux.

Vu que le but primaire de notre travail est de pouvoir traiter le dialecte algérien dans un contexte d analyse de sentiment. Nous devons donc intégrer des termes représentant le sentiment de la population à notre lexique. Dans un premier temps, nous comptons uniquement extraire les verbes, adjectifs et noms reconnus avoir une polarité intense au sein de SentiWordNet 5 tels que excellent, lamentable, love, disrespect, hate, , sans oublié leurs traduction vers le dialecte algérien.

Notons seulement que SentiWordNet est une ressource très utilisés dans les travaux de recherche traitant de l analyse de sentiment. D après l analyse du modèle de termes construit précédemment, nous pouvons constater l apparition de plusieurs termes dont la fréquence est élevée.

Néanmoins ces derniers ne sont pas inclus au sein de notre lexique. Néanmoins, comme nous l avons cité précédemment, un même terme peut s écrire différemment selon l utilisateur. Après analyse des différents termes ayant le même sens mais qui diffèrent au sein d une lettre ou deux, nous pouvons extraire des règles de convention entre les lettres nous permettant d enrichir le lexique obtenu.

Pour les verbes, nous nous intéressons au mode impératif et indicatif. Notons seulement que pour le mode indicatif, nous nous concentrons, que sur le temps présent nous comptons étendre cet analyseur au autres temps dans de futurs travaux.

Nous nous penchons également sur la négation ne pas , les pronoms COD me, le, la, les ainsi que les pronoms COI me, lui, leur,. Vu que notre recherche sera orientée par la suite vers l analyse de sentiments dans les médias sociaux, prenant par exemple deux verbes exprimant un sentiment et une émotion tels que : aimer et pleurer.

I cidessous, présente les différents changements que présentent ces deux verbes pour l impératif et le présent ainsi que pour la négation et les différents pronoms TABLE. Néanmoins pour pouvoir généraliser la terminaison, nous identifions plusieurs cas en rapport au genre et au nombre du nom ainsi que le genre et le nombre de l adjectif possessif.

Nous présentons à la Fig.

Cet automate contient 15 états dont 10 qui peuvent être finaux. Pour ne pas encombrer cet automate, nous préférons représenter les transitions par leurs dénominations générales. Notons seulement que les auxiliaires être et avoir ne suivent pas le même model que les autres verbes et ceci est parfaitement représenté sur notre automate.

Automate représentant notre analyseur syntaxique Afin d étiqueter un terme du corpus, il nous suffit de récupérer le chemin de l automate qu il est entrain de suivre. Nous devons donc commencer par l état initial 1. Ce terme est donc reconnu par l automate. A l aide de cet automate nous pouvons également garder trace des étapes par lesquelles nous sommes passés et donc étiqueter le terme qui a été reconnu.

L étiquetage des termes combiné à des règles de traduction nous permettra dans de futurs travaux à procéder à la traduction d un corpus du dialecte algérien vers une autre langue. Cet étiquetage nous servira également au sein de l analyse de sentiments des utilisateurs des médias sociaux vis-à-vis d un sujet donnée. En ce qui concerne le stockage des lexiques et corpus étudiés, nous utilisons le tableur Excel Nous n avons pas besoin d utiliser une base de données puisque le nombre de nos enregistrements est pour l instant limité.

Néanmoins, nous comptons par la suite utiliser une base de données Nosql pour le stockage de nos corpus extraits des médias sociaux. Afin d implémenter notre approche, nous avons procédé comme suit : Nous enrichissons, en premier lieu, notre lexique de traduction entre le dialecte algérien et le français. C'est-à-dire les termes étant strictement positif ou strictement négatif.

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Nous procédons ensuite à la traduction manuelle de ces termes vers le Français ainsi que vers le dialecte Algérien. Nous ajoutons une partie particules conjonction et pronoms à notre lexique de base, tels que : dans, de, moi, etc. Nous finissons par ajouter les différentes extensions phonologiques permettant à chaque mot d avoir différentes manière d écriture par exemple : oq3od qui est enrichie en oq3oud, ok3od, ok3oud, ouq3od, ouq3oud, ouk3od, ouk3oud, o93od, o93oud.

Pour aboutir à tous ces termes, nous avons simplement procéder aux enrichissements phonologiques présentés ci-dessus.

Notons que pour un seul terme nous obtenons 9 autres termes. Nous avons par la suite extrait manuellement les messages rédigés en dialecte algérien notez que nous comptons par la suite automatiser cette tâche à l aide d un travail sur la détection du dialecte algérien au sein des messages. Nous présentons au sein de la Fig. Pour le traitement de ces messages, nous devons d abord, découper chaque message en mots.

Chaque mot sera ensuite analysé pour voir s il contient une exagération répétition d un caractère pour accentuer un sentiment de la forme : marooooooooooooook. Une fois le terme détecté, cette exagération sera supprimée à l aide des expressions 6 régulières.

Le terme obtenu peut par la suite être analysé syntaxiquement. Pour procéder à l analyse syntaxique d un terme, nous avons tout d abords implémenté l automate en construisant en premier lieu sa table de transition [20,21] considéré également comme la matrice d adjacence dans le cas des graphes. Cette dernière a ensuite été implémentée à l aide d un algorithme vérifiant l appartenance d un terme à notre dialecte et en étiquetant chaque partie des termes acceptés.

Le but de ce travail est de pouvoir récupérer une table d étiquetage de toutes les parties syntaxiques et ce de tous les termes reconnus par notre automate.

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