Impact de la Proximité et de la Similarité inter-caractères Arabe sur la Correction Orthographique
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1 Impact de la Proximité et de la Similarité inter-caractères Arabe sur la Correction Orthographique Gueddah Hicham Equipe Télécommunications et Systèmes Embarqués E.N.S.I.A.S- Rabat Université Mohammed V de Rabat Yousfi Abdellah Equipe ERADIASS, Faculté des Sciences Juridiques Economiques et Sociales, Souissi-Rabat Université Mohammed V de Rabat RÉSUMÉ. Suite à une étude statistique faite sur les erreurs d orthographe commises en cours de saisie des documents en langue Arabe, nous avons constaté que la majorité des fautes de frappe sont de type permutation avec un pourcentage de 65% de la totalité des erreurs. De même, et en analysant ces erreurs, nous avons remarqué que la permutation des caractères, dans un mot erroné, peut être provoquée par deux facteurs, soit par la proximité entre les touches du clavier Arabe, soit par la similarité calligraphique inhérente aux caractères de l alphabet Arabe. Pour pallier à ce problème, nous proposons dans cet article d intégrer une mesure de proximité et de similarité entre les caractères arabes dans l algorithme de Levenshtein pour mieux suggérer et ordonnancer les solutions retournées lors de la correction. Les résultats expérimentaux obtenus sont très satisfaisants, ce qui prouve l utilité et la validité des mesures liées à la proximité et à la similarité inter-caractères de la langue Arabe dans les systèmes de correction orthographique. ABSTARCT. According to a statistical study of spelling errors committed in typed Arabic documents, we found that the majority of errors are of the permutation type. The percentage of these errors is 65%. The analysis of these errors has showed that the permutation of characters in an erroneous word is due to two factors: -The proximity between the characters of Arabic keyboard - The calligraphic similarity between characters of the Arabic alphabet. To remedy for this problem, we propose in this article to include a measurement of proximity and of similarity between the Arabic characters in the Levenshtein algorithm to better scheduling and suggest returned solutions after spellchecking. The obtained experimental results are very satisfactory, which proves the utility and the validity of measures related to the proximity and the similarity between characters of the Arabic language in the spellchecking system. MOTS-CLÉS : erreur de permutation ; correction orthographique ; langue Arabe ; proximité ; similarité ; Algorithme de Levenshtein. KEYWORDS: permutation error, spellchecking, Arabic language, proximity, similarity, Levenshtein algorithm. 1. Introduction La correction automatique des erreurs d orthographe est parmi les axes les plus importants dans le domaine de traitement automatique des langues naturelles (TALN), est le sujet de plusieurs recherches depuis les années 60 (Kukich, 1992). La correction orthographique consiste à suggérer des solutions (mots lexicaux) plus proches à un mot erroné. Ce qui implique l élaboration de modèles des erreurs et de méthodes permettant d ordonnancer les corrections plausibles. 1
2 Les premières recherches consistent à fonder une sorte de modélisation de l erreur. Depuis, on trouve la définition de Damerau (1964) considérant une erreur orthographique comme une combinaison simple des opérations d édition élémentaires relatives à l insertion, à la suppression, à la transposition et à la substitution. En se basant sur la modélisation de Damerau (1964), Levenshtein (1966) n a admis que trois opérations d éditions élémentaires (insertion, suppression et permutation) comme paramètres de sa distance, appelée aussi distance d édition. Une autre modélisation proposée par Zamora (1984) consiste à associer pour chaque mot du dictionnaire son alpha-code (les consonnes constituant le mot), d où la nécessité d avoir deux dictionnaires : un pour les mots et l autre pour leurs alpha-codes. Par conséquent la correction s effectue en comparant les alpha-codes avec celui du mot erroné. Cette méthode est efficace pour le cas des erreurs de permutation. Véronis (1988) a signalé que l association des coûts aux opérations d édition élémentaires peut améliorer la correction orthographique. Ces coûts peuvent se fonder par exemple sur la proximité phonétique relevée dans certains alphabets latins (Yvon, 2010). Oflaser (1996) a défini une nouvelle approche appelée reconnaissance tolérante des erreurs orthographiques en utilisant le concept des automates à état fini et une distance appelée cut-off edit distance. Ainsi la correction d un mot erroné s effectue en parcourant le dictionnaire automate en calculant pour chaque transition le cut-off edit distance sans dépasser le seuil défini dans l algorithme. Gueddah, Yousfi et Belkasmi (2012) ont proposé une variante typique et efficace de la distance d édition par l intégration des matrices de fréquences des erreurs d édition (Gueddah et Yousfi, 2012) dans l algorithme de Levenshtein ; et ceci dans le but de parfaire la correction et l ordonnancement des suggestions des erreurs commises dans la saisie des documents en Arabe. La limitation de cette approche est qu elle a toujours besoin d un corpus d apprentissage pour mieux calculer les matrices de fréquences des erreurs d éditions. Pour remédier à ce problème, pour le cas des matrices de fréquences d erreurs de permutation, nous proposons d associer des coûts représentant la proximité et la similarité dans la distance de Levenshtein sans l utilisation d un corpus préalable. 2. Etude Statistique Dans le but de proposer un système de correction orthographique robuste pour la langue Arabe, nous avons lancé un test de saisie d un corpus sur un ensemble d opérateurs professionnels en saisie des documents en langue Arabe (Gueddah et Yousfi, 2012). Le tableau ci-dessous recense le taux des erreurs commises selon les trois opérations d édition. Opération d édition Suppression Ajout Permutation Taux 20,77% 14,23% 65% TABLE I. Statistiques sur les erreurs d édition Une analyse des caractères sujets à l erreur de permutation nous a conduits à conclure qu une permutation peut être due à deux facteurs : Le premier est la proximité entre les touches du clavier Arabe. Cela signifie que l opérateur, au lieu de saisir un caractère, saisit le caractère adjacent à ce dernier. (Fig.1) 2
3 Figure1 : Clavier Arabe Le deuxième est la similarité entre les caractères de l alphabet Arabe. Nous remarquons clairement qu il y a une ressemblance entre certains caractères de la langue Arabe, à titre,د) ), ظ,ط) ), س,ش) ), ح, ج,خ) ), ف,ق) ), ص,ض) d exemple la similarité calligraphique entre.( ل,ك),( et ي,ى),( ز,ر),(ذ Les résultats de cette analyse nous ont permis de définir des matrices mesurant la distance de proximité inter-caractères et le degré de similarité entre les caractères qui se ressemblent afin de les introduire dans l algorithme de Levenshtein Matrice de distance de proximité Pour cette matrice, nous avons défini une distance notée Proxim(.,.) mesurant la proximité entre les touches du clavier Arabe selon les critères suivants : Proxim X, Y = 1 si X et Y sont adjacentes minimum des touches entre X et Y sinon Exemple : La distance de proximité entre la touche clavier ب par rapport aux autres est résumée dans ce tableau : ة ي ى و ه م ل ك ق د خ ح ج ت ا Touche clavier Distance Proximité 2.2. Matrice de degré de similarité Face à l ambiguïté de similarité dans laquelle se trouvent les opérateurs de saisie, nous avons défini une mesure maximale de similarité entre les alphabets les plus semblables, et d après cette valeur nous avons défini les autres mesures. Exemple : Le degré de similarité entre ج et les caractères qui lui ressemblent est résumé dans le tableau suivant : ى و ه ن م ل غ ع خ ح Alphabet Degré de Similarité Alghorithme de Levenshtein La méthode métrique introduite par Levenshtein (Levenshtein, 1966) mesure la similarité entre deux mots en calculant une distance d édition. La distance d édition est définie comme étant le 3
4 nombre minimum d opérations d édition élémentaire nécessaire pour transformer un mot erroné en un autre mot du dictionnaire. Ainsi, pour corriger un mot erroné, on retient un ensemble de solutions nécessitant le moins d opérations d éditions possible. La procédure de calcul de la distance de Levenshtein entre deux chaines de caractères = mde longueur et = n de longueur, consiste à calculer de proche en proche dans une matrice d ordre m x n la distance d édition entre les différentes souschaines de X et Y. Les valeurs correspondantes sont rangées dans la matrice jusqu à atteindre la case (m,n) qui exprime la distance minimale entre et. Le calcul de la case (i,j), qui correspond à la distance d édition entre les sous-chaines X1 i = i et Y1 j = j, est donné par la relation récurrente suivante : Avec, = D i 1, j + 1, D i, j 1 + 1, D i 1, j 1 + coût) (1) û = 0 x = y 1 Ainsi les initialisations suivantes : D(i,Ø)=i et D(Ø,,j)=j, où Ø représente la chaine vide. La limitation d un tel système de correction orthographique utilisant la distance d édition est qu il ne permet pas un bon ordonnancement des solutions suggérées pour un ensemble des candidats ayant la même distance d édition (Mitton, 2009). Exemple : Pour le mot erroné en permutation راحیة, l algorithme de Levenshtein retourne la même distance pour l ensemble des mots les plus proches figurant dans le tableau ci-dessous. Mot erroné Solutions Distance édition 1 راضیة 1 راویة 1 رامیة راحیة 1 رابیة 1 راجیة Pour contourner cette limitation, nous avons proposé une adaptation de la distance de Levenshtein en vue de mieux ordonnancer les corrections suggérées pour le cas des erreurs de permutation. 4. Adaptation de l Algorithme de Levenshtein Notre objectif dans cet article est de savoir si en associant des coûts à l erreur de permutation, nous pouvons mieux corriger ces erreurs de permutation. Pour ce faire, nous avons procédé à introduire les valeurs des deux matrices (distance de proximité et degré de similarité) dans l algorithme de Levenshtein. 4
5 Plus formellement, soit deux mots à comparer = m de longueur et = n de longueur. La procédure de calcul de notre nouvelle mesure entre les mots et se fait de la même façon que celle de Levenshtein. Le calcul de la case (i,j) qui correspond à la mesure entre les sous chaines X1 i = i et Y1 j = j, est donné par la relation récurrente suivante : M, = M i 1, j + 1, M i, j 1 + 1, M i 1, j 1 + coût) (2) Avec maintenant : et û = 0 x = y (3) 1 x, y x 1, y 1 : cette variante exprime la mesure liée à la distance de proximité et/ou le degré de similarité entre les caractères x et y. 5. Tests et résultats Pour voir l intérêt de notre nouvelle approche, nous avons procédé à un test sur un ensemble de mots erronés en permutation, déjà recensés à partir d une saisie effectuée sur un corpus d apprentissage. Ce corpus est constitué de plusieurs documents et distribué sur un ensemble d opérateurs professionnels en saisie des documents en langue Arabe (Gueddah et Yousfi, 2012). En plus, nous avons enrichi notre dictionnaire de comparaison contenant 1200 unités lexicales par des mots proches aux mots erronés, et ceci dans le but de tester la pertinence de notre nouvelle approche et la validité des choix de conception. De plus et pour choisir la bonne combinaison mathématique entre les deux mesures de proximité et l autre de similarité, nous avons testé notre algorithme par plusieurs combinaisons de ces deux matrices, telle que : Cps= matrice de distance de proximité Cps= matrice de degré de similarité Cps= matrice des maximum entre distance de proximité et degré de similarité Cps= somme des matrices de distance de proximité et de degré de similarité Le tableau suivant résume les résultats des taux d ordonnancement des solutions suggérées pour les différentes méthodes. Distance Levenshtein Méthode avec Proxim Méthode avec Similar Méthode Som (Prox, Sim) Méthode Max (Prox,Sim) 1ére position 49,25% 66,66% 68,78% 72,86% 77,56% 2éme position 8,95% 12,93% 9,26% 13,56% 9,75% 3éme position 13,93% 6,96% 6,82% 3,51% 2,92% 4éme position 7,96% 2,98% 3,41% 4,02% 3,41% 5
6 5éme position 4,97% 3,98% 1,46% 0,50% 1,95% 6éme position 3,98% 0,99% 0,48% 1,50% 0,48% 7éme position 2,48% 0,49% 0,48% 0,50% 1,46% 8éme position 3,48% 1,99% 0,97% 2,51% 0,97% 9éme position 1,99% 0,49% 1,46% 0% 0,48% 10éme position 2,98% 2,48% 4,87% 1,01% 0,97% TABLE II. Taux d ordonnancement des différentes méthodes D après ces résultats, nous remarquons clairement que notre variante de Levenshtein en lui associant les coûts représentant le maximum des matrices entre proximité et similarité ou bien de la somme des matrices de proximité et similarité permet de retourner des meilleurs taux d ordonnancement pour les deux premières positions avec un taux de 87,5% (Max des matrices), 86,42% (Somme des matrices) contre 58,20% pour celle de la distance de Levenshtein. Ainsi, nous notons que notre mesure permet de corriger efficacement en proposant des solutions exactes (solutions souhaitées à être corrigées dans notre test de saisie) dans les premières positions pour les mots erronés subissant au plus deux permutations. Conclusion L objectif de cet article était de proposer une nouvelle approche pour améliorer le processus de correction orthographique dans la saisie des documents en langue arabe et ceci par l association des coûts à l erreur de permutation représentant la proximité des touches clavier et la similarité inter-caractère alphabétique Arabe. L avantage de cette idée est l introduction des coûts dans l algorithme de Levenshtein sans tenir compte des estimations liées aux résultats d un corpus de test. Les résultats obtenus montrent l intérêt de l introduction des matrices de proximité et de similarité entre les caractères Arabe dans un système de correction des erreurs de permutation, et nous motivent à penser à une étude similaire pour les erreurs d insertion et de suppression. Références François Yvon, " SpellChecker: un système de correction automatique fondé sur des automates probabilistes", Mai 2010, Frederick J. Damerau, "A technique for computer detection and correction of spelling errors". 1964, Communications of the Association for Computing Machinery. Karen Kukich, "Techniques for Automatically Correcting Words in Text", ACM Computing Surveys, Vol.24, No.4, pp, , December Kemal Oflazer, "Error-tolerant Finite-state Recognition with Applications to Morphological Analysis and Spelling Correction",Computational Linguistics archive Volume 22 Issue 1,pp,73-89, March H. Gueddah, A. Yousfi, M. Belkasmi, " Introduction of the weight edition errors in the Levenshtein distance, International Journal of Advanced Research in Artificial Intelligence, Vol 1 Issue 5, pp 30-32,Aout
7 H. Gueddah, A. Yousfi, "Etude Statistique sur les erreurs d édition dans la langue Arabe", La 5éme conférence internationale sur les Technologies d'information et de Communication pour l'amazighe, IRCAM Septembre J. J. Pollock and A. Zamora, "Automatic Spelling Correction in Scientific and Scholarly Text", Communications of the ACM, 27(4), pp, ,1984. Jean Véronis, " Le traitement de l erreur dans le dialogue homme-machine". PhD thesis, Universitéd Aix- Marseille III, Roger Mitton, "Ordering the suggestions of a spellchecker without using context",natural Language Engineering 15 (2), pp, , Vladimir Levenshtein, "Binary codes capable of correcting deletions, insertions and reversals",1966 SOL PhysDokl, pp,
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