Traitements linguistiques pour la reconnaissance automatique de la parole appliquée à la langue arabe : de l'arabe standard vers l'arabe dialectal

• Auteur / Autrice : Rahma Boujelbane Jarraya
• Direction : Frédéric Béchet, Lamia Hadrich Belguith
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 05/12/2015
• Etablissement(s) : Aix-Marseille en cotutelle avec Université de Sfax (Tunisie)
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Mathématiques et Informatique de Marseille (Marseille ; 1994-....)
• Jury : Président / Présidente : Sami Faiez
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Lamia Hadrich Belguith
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Rim Faiz, Laurent Besacier

Mots clés

Mots clés contrôlés

Traitement automatique de la parole

Arabe (langue)

Syntaxe

Arabe tunisien (dialecte)

Mots clés libres

Corpus oral

Dialecte tunisien

Modèle de langue

Ressources

Oral corpus

Tunisian dialect

Language model

Resources

Résumé

Les différents dialectes de la langue arabe (DA) présentent de grandes variations phonologiques, morphologiques, lexicales et syntaxiques par rapport à la langue Arabe Standard Moderne (MSA). Jusqu’à récemment, ces dialectes n’étaient présents que sous leurs formes orales et la plupart des ressources existantes pour la langue arabe se limite à l’Arabe Standard (MSA), conduisant à une abondance d’outils pour le traitement automatique de cette variété. Étant donné les différences significatives entre le MSA et les DA, les performances de ces outils s’écroulent lors du traitement des DA. Cette situation conduit à une augmentation notable de l’ambiguïté dans les approches computationnelles des DA. Les travaux décrits dans cette thèse s’inscrivent dans ce cadre à travers la modélisation de l’oral parlé dans les médias tunisiens. Cette source de données contient une quantité importante d’Alternance Codique (AC) entre la langue normative MSA et le dialecte parlé en Tunisie (DT). La présence de ce dernier d’une manière désordonnée dans le discours pose une sérieuse problématique pour le Traitement Automatique de Langue et fait de cet oral une langue peu dotée. Toutefois, les ressources nécessaires pour modéliser cet oral sont quasiment inexistantes. Ainsi, l’objectif de cette thèse consiste à pallier ce manque afin de construire un modèle de langage dédié à un système de reconnaissance automatique pour l’oral parlé dans les médias tunisiens. Pour ce fait, nous décrivons dans cette thèse une méthodologie de création de ressources et nous l’évaluons par rapport à une tâche de modélisation de langage. Les résultats obtenu sont encourageants.

The different dialects of the arabic language have a large phonological, morphological, lexical and syntactic variations when compared to the standard written arabic language called MSA (Modern Standard Arabic). Until recently, these dialects were presented only in their oral form and most of the existing resources for the Arabic language is limited to the Standard Arabic (MSA), leading to an abundance of tools for the automatic processing of this variety. Given the significant differences between the MSA and DA, the performance of these tools fall down when processing AD. This situation leads to a significant increase of the ambiguity in computational approaches of AD.This thesis is part of this framework by modeling the oral spoken in the Tunisian media. This data source contains a significant amount of Code Switching (CS) between the normative language MSA and the Dialect spoken in Tunisia (DT). The presence of the latter in a disorderly manner in the discourse poses a serious problem for NLP (Natural Language Processing) and makes this oral a less resourced language. However, the resources required to model this oral are almost nonexistent. Thus, the objective of this thesis is to fill this gap in order to build a language model dedicated to an automatic recognition system for the oral spoken in the Tunisian media. For this reason, we describe in this thesis a resource generation methodologyand we evaluate it relative to a language modeling task. The results obtained are encouraging.