La construction automatique de ressources multilingues à partir des réseaux sociaux : application aux données dialectales du Maghreb

Automatic building of multilingual resources from social networks : application to Maghrebi dialects

• Auteur / Autrice : Karima Abidi
• Direction : Kamel Smaïli, David Langlois
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 20/12/2019
• Etablissement(s) : Université de Lorraine
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale IAEM Lorraine - Informatique, Automatique, Électronique - Électrotechnique, Mathématiques de Lorraine (1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications
• Jury : Président / Présidente : Denis Jouvet
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Kamel Smaïli, David Langlois, Yannick Estève, Karim Bouzoubaa, Anja Habacha Hamada
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Yannick Estève, Karim Bouzoubaa

Mots clés

Mots clés contrôlés

Exploration de données

Analyse automatique (linguistique)

Réseaux sociaux (Internet)

Diglossie

Dialectes arabes

Traitement automatique du langage naturel

Mots clés libres

Dialectes du Maghreb

Arabe standard

Comparabilité

Analyse de sentiments

Word emebdding

Appraisal

Transcriptions de parole

Maghreb Dialects

Modern Standard Arabic

Comparability

Sentiment Analysis

Word emebdding

Appraisal

Speech transcriptions

Résumé

Le traitement automatique des langues est fondé sur l'utilisation des ressources langagières telles que les corpus de textes, les dictionnaires, les lexiques de sentiments, les analyseurs morpho-syntaxiques, les taggers, etc. Pour les langues naturelles, ces ressources sont souvent disponibles. En revanche, lorsqu'il est question de traiter les langues peu dotées, on est souvent confronté au manque d'outils et de données. Dans cette thèse, on s'intéresse à certaines formes vernaculaires de l'arabe utilisées au Maghreb. Ces formes sont connues sous le terme de dialecte que l'on peut classer dans la catégorie des langues peu dotées. Exceptés des textes brutes extraits généralement des réseaux sociaux, il existe très peu de ressources permettant de traiter les dialectes arabes. Ces derniers, comparativement aux autres langues peu dotées possèdent plusieurs spécificités qui les rendent plus difficile à traiter. Nous pouvons citer notamment l'absence de règles d'écriture de ces dialectes, ce qui conduit les usagers à écrire le dialecte sans suivre des règles précises, par conséquent un même mot peut avoir plusieurs graphies. Les mots en arabe dialectal peuvent s’écrire en utilisant le script arabe et/ou le script latin (écriture dite arabizi). Pour les dialectes arabes du Maghreb, ils sont particulièrement influencés par des langues étrangères comme le français et l'anglais. En plus de l'emprunt de mots de ces langues, un autre phénomène est à prendre en compte en traitement automatique des dialectes. Il s'agit du problème connu sous le terme de code-switching. Ce phénomène est connu en linguistique sous le terme de diglossie. Cela a pour conséquence de laisser libre cours à l’utilisateur qui peut écrire en plusieurs langues dans une même phrase. Il peut ainsi commencer en dialecte arabe et au milieu de la phrase, il peut "switcher" vers le français, l'anglais ou l’arabe standard. En plus de cela, il existe plusieurs dialectes dans un même pays et a fortiori plusieurs dialectes différents dans le monde arabe. Il est donc clair que les outils NLP classiques développés pour l’arabe standard ne peuvent être utilisés directement pour traiter les dialectes. L'objectif principal de ce travail consiste à proposer des méthodes permettant la construction automatique de ressources pour les dialectes arabes en général et les dialectes du Maghreb en particulier. Cela représente notre contribution à l'effort fourni par la communauté travaillant sur le traitement automatique des dialectes arabes. Nous avons ainsi produit des méthodes permettant de construire des corpus comparables, des ressources lexicales contenant les différentes formes d'une entrée et leur polarité. Par ailleurs, nous avons développé des méthodes pour le traitement de l'arabe standard sur des données de Twitter et également sur les transcriptions provenant d'un système de reconnaissance automatique de la parole opérant sur des vidéos en arabe extraites de chaînes de télévisions arabes telles que Al Jazeera, France24, Euronews, etc. Nous avons ainsi comparé les opinions des transcriptions automatiques provenant de sources vidéos multilingues différentes et portant sur le même sujet en développant une méthode fondée sur la théorie linguistique dite Appraisal.

Automatic language processing is based on the use of language resources such as corpora, dictionaries, lexicons of sentiments, morpho-syntactic analyzers, taggers, etc. For natural languages, these resources are often available. On the other hand, when it comes to dealing with under-resourced languages, there is often a lack of tools and data. In this thesis, we are interested in some of the vernacular forms of Arabic used in Maghreb. These forms are known as dialects, which can be classified as poorly endowed languages. Except for raw texts, which are generally extracted from social networks, there is not plenty resources allowing to process Arabic dialects. The latter, compared to other under-resourced languages, have several specificities that make them more difficult to process. We can mention, in particular the lack of rules for writing these dialects, which leads the users to write the dialect without following strict rules, so the same word can have several spellings. Words in Arabic dialect can be written using the Arabic script and/or the Latin script (arabizi). For the Arab dialects of the Maghreb, they are particularly impacted by foreign languages such as French and English. In addition to the borrowed words from these languages, another phenomenon must be taken into account in automatic dialect processing. This is the problem known as code- switching. This phenomenon is known in linguistics as diglossia. This gives free rein to the user who can write in several languages in the same sentence. He can start in Arabic dialect and in the middle of the sentence, he can switch to French, English or modern standard Arabic. In addition to this, there are several dialects in the same country and a fortiori several different dialects in the Arab world. It is therefore clear that the classic NLP tools developed for modern standard Arabic cannot be used directly to process dialects. The main objective of this thesis is to propose methods to build automatically resources for Arab dialects in general and more particularly for Maghreb dialects. This represents our contribution to the effort made by the community working on Arabic dialects. We have thus produced methods for building comparable corpora, lexical resources containing the different forms of an input and their polarity. In addition, we developed methods for processing modern standard Arabic on Twitter data and also on transcripts from an automatic speech recognition system operating on Arabic videos extracted from Arab television channels such as Al Jazeera, France24, Euronews, etc. We compared the opinions of automatic transcriptions from different multilingual video sources related to the same subject by developing a method based on linguistic theory called Appraisal.