Traduction automatique de l’arabe vers le français de titres journalistiques choisis via Skype Translator
| dc.contributor.author | AMDAOUD, Mohamed | |
| dc.date.accessioned | 2021-06-16T12:42:30Z | |
| dc.date.available | 2021-06-16T12:42:30Z | |
| dc.date.issued | 2017-09 | |
| dc.description | p.84; 30 cm.(+CD) | en |
| dc.description.abstract | Les recherches menées dans le cadre de notre mémoire concernent le domaine de la traduction automatique, celle-ci considérée comme l’une des tâches les plus difficiles en traitement automatique des langues, et ce, à cause des particularités linguistiques de certaines langues, telle la langue arabe, qui rendent la tâche de traduction automatique plus difficile. Un corpus journalistique a été exploré via l’approche « Neuronale », nous avons examiné l’impact de l’intégration de cette dernière dans le processus traductionnel. L’analyse du corpus s’est effectuée par étude synchronique, analyse qui a duré dix mois, durant laquelle, les titres étaient traduits et retraduites jusqu’à obtention d’un phénomène de langue pertinent, l’évaluation s’est faite selon une typologie d’erreurs et des critères bien définis, les résultats obtenus sont plus au moins satisfaisants. Notre objectif dans cette thèse fut de voir si les systèmes de traduction de l'arabe vers le français ont subi une quelconque amélioration au niveau de la qualité des traductions. | en |
| dc.identifier.citation | Arabe/Français/Arabe | en |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ummto.dz/handle/ummto/13559 | |
| dc.language.iso | fr | en |
| dc.publisher | ummto | en |
| dc.subject | Traduction automatique, Approche neuronale, Apprentissage profond, Intelligence artificielle, Reconnaissance de la parole, Réseau de neurones profond, Algorithmes | en |
| dc.title | Traduction automatique de l’arabe vers le français de titres journalistiques choisis via Skype Translator | en |
| dc.type | Thesis | en |