Génère un texte intégrant les concepts suivants lissage, voyellation automatique, Langue arabe, corpus, modèle de Markov caché, algorithme de Viterbi, analyse morphologique". Texte :
Méthodes de lissage d’une approche morpho-statistique pour la voyellation automatique des textes arabes Nous présentons dans ce travail un nouveau système de voyellation automatique des textes arabes en utilisant trois étapes. Durant la première phase, nous avons intégré une base de données lexicale contenant les mots les plus fréquents de la langue arabe avec l’analyseur morphologique AlKhalil Morpho Sys pour fournir les voyellations possibles pour chaque mot. Le second module dont l’objectif est d’éliminer l'ambiguïté repose sur une approche statistique dont l’apprentissage a été effectué sur un corpus constitué de textes de livres arabes et utilisant les modèles de Markov cachés (HMM) où les mots non voyellés représentent les états observés et les mots voyellés sont ses états cachés. Le système utilise les techniques de lissage pour contourner le problème des transitions des mots absentes et l'algorithme de Viterbi pour sélectionner la solution optimale. La troisième étape utilise un modèle HMM basé sur les caractères pour traiter le cas des mots non analysés.