Auteur
Maafa
Année
2006
Résumé
Arabeyes est un projet qui vise à produire, et à maintenir à jour, une distribution arabe du système Linux. Ceci nécessite d’importants efforts de traduction, et le développement d’outils logiciels spécifiques. L’objectif de notre travail est d’exploiter tous les travaux de traduction, réalisés dans le cadre de ce projet, afin d’extraire des ressources terminologiques anglais /arabe concernant la localisation des logiciels libres.
La première étape du travail consiste à récupérer, et à filtrer, tous les fichiers contenant les traductions, puis ensuite regrouper les messages provenant de ces fichiers dans un seul corpus parallèle. Pour former une première liste de candidats termes bilingues, nous récupérons tous les messages susceptibles de contenir un seul terme, puis à l’aide d'outils d’analyse morphosyntaxique, nous isolons, dans cette liste, les suites de mots correspondant aux catégories qui présentent plus d’intérêts terminologiques.
La deuxième étape consiste à implémenter une méthode d’alignement basée sur le calcul des fréquences des cooccurrences. Cette technique d’alignement sera exploitée pour obtenir de nouveaux couples de candidats termes à partir du corpus. Pour filtrer les résultats, nous comparons les catégories des suites de mots obtenues, et nous gardons les couples de candidats termes qui se correspondent le plus
La première étape du travail consiste à récupérer, et à filtrer, tous les fichiers contenant les traductions, puis ensuite regrouper les messages provenant de ces fichiers dans un seul corpus parallèle. Pour former une première liste de candidats termes bilingues, nous récupérons tous les messages susceptibles de contenir un seul terme, puis à l’aide d'outils d’analyse morphosyntaxique, nous isolons, dans cette liste, les suites de mots correspondant aux catégories qui présentent plus d’intérêts terminologiques.
La deuxième étape consiste à implémenter une méthode d’alignement basée sur le calcul des fréquences des cooccurrences. Cette technique d’alignement sera exploitée pour obtenir de nouveaux couples de candidats termes à partir du corpus. Pour filtrer les résultats, nous comparons les catégories des suites de mots obtenues, et nous gardons les couples de candidats termes qui se correspondent le plus