Implémentation Et Étude Comparative Des Métriques D’évaluation Dont Le Cas D’une Traduction Automatique D’un Texte De L’arabe Vers L’anglais

Résumé: L’une des tâches les plus difficile dans le domaine du traitement automatique du langage naturel est l’évaluation d’une application TALN (traducteur automatique, correcteur orthographique, résumeur automatique, ….etc.), et comme toute science il est nécessaire de le démontrer par valeur numérique, afin de vérifier mais aussi prouver de combien cette nouvelle application est mieux par rapport à ces prédécesseurs. Le problème avec la langue naturelle, est que cette dernière n'est pas exact de la même façon que sont les modèles mathématiques et les théories de la physique. La langue naturelle a un certain degré d'imprécision (ambiguïté), ce qui rend difficile de mettre des chiffres objectifs à une application TALN. Considéré comme étant l’axe de recherche vital du traitement automatique du langage naturel, la traduction automatique est toujours confrontée à ce problème d’évaluation, qui reste un défi scientifique à relever afin de juger la qualité de n’importe quel traducteur automatique, pour améliorer la performance du traducteur mais aussi pour guider les consommateurs dans leur prise de décision en termes d’investissement. Notre but à travers ce travail est de proposer une boite à outils d’évaluation pour la traduction automatique (Arabe / Anglais), en utilisant des métriques d’évaluation automatique.

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