| 2 |
A Transformer-Based Neural Machine Translation Model for Arabic Dialects That Utilizes Subword Units
|
|
|
|
In: Sensors ; Volume 21 ; Issue 19 (2021)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 4 |
The Development of Case Morphology and Sentential Word Order in Arabic as a Second Language: A Processability Perspective
|
|
|
|
In: Theses and Dissertations (2021)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 5 |
Automatic speech recognition and machine translation of Arabic and dialectal videos ; Reconnaissance et traduction automatique de la parole de vidéos arabes et dialectales
|
|
|
|
In: https://hal.univ-lorraine.fr/tel-03132934 ; Informatique et langage [cs.CL]. Université de Lorraine, 2020. Français. ⟨NNT : 2020LORR0157⟩ (2020)
|
|
Abstract:
This research has been developed in the framework of the project AMIS (Access to Multilingual Information and opinionS). AMIS is an European project which aims to help people to understand the main idea of a video in a foreign language by generating an automatic summary of it. In this thesis, we focus on the automatic recognition and translation of the speech of Arabic and dialectal videos. The statistical approaches proposed in the literature for automatic speech recognition are language independent and they are applicable to modern standard Arabic. However, this language presents some characteristics that we need to take into consideration in order to boost the performance of the speech recognition system. Among these characteristics we can mention the absence of short vowels in the text, which makes their training by the acoustic model difficult. We proposed several approaches to acoustic and/or language modeling in order to better recognize the Arabic speech. In the Arab world, modern standard Arabic is not the mother tongue, that is why daily conversations are carried out with dialect, an Arabic inspired from modern standard Arabic, but not only. We worked on the adaptation of the speech recognition system developed for the modern standard Arabic to the Algerian dialect, which is one of the most difficult variants of the Arabic language to recognize by automatic speech recognition systems. This is mainly due to the borrowed words from other languages, the code-switching and the lack of resources. Our approach to overcome all these problems is to take advantage from oral and textual data of other languages that have an impact on the dialect in order to train the required models for dialect speech recognition. The resulting text from Arabic speech recognition system was then used for machine translation. As a starting point, we conducted a comparative study between the phrase based approach and the neural approach used in machine translation. Then, we adapted these two approaches to translate the code-switched text. Our study focused on the mix of Arabic and English in a parallel corpus extracted from official documents of the United Nations. In order to prevent the error propagation in the pipeline system, we worked on the adaptation of the vocabulary of the automatic speech recognition system and on the proposition of a new model that directly transforms a speech signal in language A into a sequence of words in another language B. ; Les travaux de recherche ont été développés dans le cadre du projet AMIS (Access to Multilingual Information and opinionS) dont l'objectif principal est de développer un système d’aide à la compréhension de vidéos dans des langues étrangères en générant un résumé automatique de ces dernières dans une langue compréhensible par l'utilisateur. Dans le cadre de cette thèse, nous nous sommes concentrés sur la reconnaissance et la traduction automatique de la parole de vidéos arabes et dialectales. Les approches statistiques proposées dans la littérature pour la reconnaissance automatique de la parole (RAP) sont indépendantes de la langue et elles sont applicables à l'arabe standard. Cependant, cette dernière présente quelques caractéristiques que nous devons prendre en considération afin de booster les performances du système de RAP. Parmi ces caractéristiques on peut citer l'absence de l'indication des voyelles dans le texte ce qui rend difficile leur apprentissage par le modèle acoustique. Nous avons proposé plusieurs approches de modélisation acoustique et/ou de langage afin de mieux reconnaître la parole arabe. L'arabe standard n'est pas la langue maternelle, c'est pourquoi dans les conversations quotidiennes, on utilise le dialecte, un arabe inspiré de l'arabe standard, mais pas seulement. Nous avons travaillé sur l'adaptation du système développé pour l'arabe standard au dialecte algérien qui est l'une des variantes de la langue arabe les plus difficiles à reconnaître par les systèmes de RAP. Cela est dû aux mots empruntés d'autres langues, au code-switching et au manque de ressources. Notre proposition pour remédier à ces problèmes est de tirer profit des données orales et textuelles d'autres langues impactant le dialecte. Le texte résultant de la RAP arabe a été utilisé pour la traduction automatique (TA). Nous avons réalisé dans un premier temps une étude comparative entre l'approche statistique à base de segments et l'approche neuronale utilisées dans le cadre de la TA. Ensuite, nous nous sommes intéressés à l’adaptation de ces deux approches pour traduire le texte code-switché. Notre étude portait sur le mélange de l'arabe et de l'anglais dans des documents officiels des nations unies. Pour pallier les différents problèmes dus à la propagation des erreurs dans le système séquentiel, nous avons travaillé sur l'adaptation du vocabulaire du système de RAP et sur la proposition d'une nouvelle modélisation permettant la traduction directe de la parole.
|
|
Keyword:
[INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]; Algerian dialect; Arabe standard; Automatic speech recognition; Code-switching; Dialecte algérien; Machine translation; Modern standard Arabic; Reconnaissance automatique de la parole; Traduction automatique
|
|
URL: https://hal.univ-lorraine.fr/tel-03132934/file/DDOC_T_2020_0157_MENACER.pdf
https://hal.univ-lorraine.fr/tel-03132934
https://hal.univ-lorraine.fr/tel-03132934/document
|
|
BASE
|
|
Hide details
|
|
|
| 6 |
Linguistic Analysis and Automatic Information Extraction of Semantic Relations in Arabic ; Analyse linguistique et extraction automatique de relations sémantiques des textes en arabe
|
|
|
|
In: https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-03572307 ; Linguistique. Université Bourgogne Franche-Comté, 2020. Français (2020)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 7 |
An Arabic Dataset for Disease Named Entity Recognition with Multi-Annotation Schemes ...
|
|
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 8 |
An Arabic Dataset for Disease Named Entity Recognition with Multi-Annotation Schemes ...
|
|
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 9 |
Remarks on Modern Standard Arabic Construct State and Quantification
|
|
|
|
In: Theses and Dissertations (2020)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 10 |
THE PLACE DEIXIS OF MODERN STANDARD ARABIC: A CLOSER LOOK AT THE DIMENSIONAL SYSTEM AND THE FACTORS THAT CONTROL THE CHOICE OF PLACE DEICTIC EXPRESSIONS
|
|
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 11 |
Integrating Dialects and Dialectology in the Curriculum of Teaching Arabic As a Foreign Language (TAFL)
|
|
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 12 |
Grammatical Gender Processing in Standard Arabic as a First and a Second Language ...
|
|
Alamry, Ali. - : Université d'Ottawa / University of Ottawa, 2019
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 13 |
Concord and agreement features in Modern Standard Arabic
|
|
|
|
In: Glossa: a journal of general linguistics; Vol 4, No 1 (2019); 91 ; 2397-1835 (2019)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 14 |
Grammatical Gender Processing in Standard Arabic as a First and a Second Language
|
|
Alamry, Ali. - : Université d'Ottawa / University of Ottawa, 2019
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 15 |
Phonetic-Form constraints in Arabic coordination
|
|
|
|
In: Lingua Posnaniensis, Vol 61, Iss 1, Pp 23-42 (2019) (2019)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 16 |
The influence of emphatic /dˁ/ on Modern Standard Arabic vowels: An acoustic analysis
|
|
|
|
In: Lingua Posnaniensis, Vol 61, Iss 1, Pp 43-61 (2019) (2019)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 17 |
Creating Parallel Arabic Dialect Corpus: Pitfalls to Avoid
|
|
|
|
In: 18th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing (CICLING) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01557405 ; 18th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing (CICLING), Apr 2017, Budapest, Hungary (2017)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 18 |
Seeking control in Modern Standard Arabic
|
|
|
|
In: Glossa: a journal of general linguistics; Vol 2, No 1 (2017); 90 ; 2397-1835 (2017)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 19 |
Adaptation of a Term Extractor to Arabic Specialised Texts: First Experiments and Limits
|
|
|
|
In: International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01771875 ; International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics, Springer, Jan 2016, Konya, Turkey (2016)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
| 20 |
An Algerian dialect: Study and Resources
|
|
|
|
In: ISSN: 2158-107X ; EISSN: 2156-5570 ; International journal of advanced computer science and applications (IJACSA) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01297415 ; International journal of advanced computer science and applications (IJACSA), The Science and Information Organization, 2016, 7 (3), pp.384-396. ⟨10.14569/IJACSA.2016.070353⟩ (2016)
|
|
BASE
|
|
Show details
|
|
|
|
|
