Traduction automatisée des langues africaines. Cas du lingala.

• DEDICACES
  
• REMERCIEMENTS
  
• SOMMAIRE
  
• PARTIE II: ETUDE DES APPROCHES EXISTANTES DE TRADUCTION AUTOMATIQUE ET CHOIX
  
• LISTE DES TABLEAUX
  
• LISTE DES FIGURES
  
• LISTE DES ABREVIATIONS
  
• GLOSSAIRE
  
• AVANT-PROPOS
  
• RESUME
  
• INTRODUCTION GENERALE
  
• PARTIE I : ENVIRONNEMENT DE LA MISSION
  
  • I- PRÉSENTATION DE LA STRUCTURE D'ACCUEIL
    
    • 1. Structure d'accueil
      
    • 2. Les domaines de compétences de la structure d'accueil
      
  • II- PRÉSENTATION DU CAHIER DES CHARGES
    
    • 1- Motivation du choix des langues
      
    • 2. Objectif général
      
    • 3. Objectifs spécifiques
      
  • III- PLANNING PREVISIONNEL
    
    • 1- Planning d'exécution du projet
      
  • IV- ANALYSE DE L'EXISTANT
    
    • 1. Constat
      
    • 2. Commentaires
      
• PARTIE II : ETUDE DES APPROCHES EXISTANTES
  
• DE TRADUCTION AUTOMATIQUE ET CHOIX D'UNE
  
• APPROCHE
  
  • I - PRÉSENTATION DES APPROCHES DE TRADUCTION AUTOMATIQUE
    
    • 1 - Traduction Automatique Basée sur des Règles (TABR)
      
    • 2 - Traduction Automatique Statistique (TAS)
      
    • 3 - Traduction Automatique Neuronale (TAN)
      
  • II - CHOIX D'UNE APPROCHE
    
    • 1. Choix
      
    • 2. Motivations du choix
      
• PARTIE III : DESCRIPTION DE LA TRADUCTION
  AUTOMATIQUE NEURONALE
  
  • I- LA TRADUCTION AUTOMATIQUE NEURONALE
    
    • 1- Réseau de neurones artificiels
      
      • a- Définition du neurone formel
        
      • b- Formulation mathématique du neurone formel
        
    • 2- Type de Réseaux de neurones
      
      • a- Les réseaux de neurones à propagation avant - Feed Forward Neural Networks (FFN)
        
      • b- Les réseaux de neurones convolutionnels - Convolutional Neural Network (CNN)
        
      • c- Les réseaux de neurones récurrents - Recurrent Neural Networks (RNN)
        
  • II- LES RÉSEAUX DE NEURONES RÉCURRENTS
    
    • 1- Généralité
      
      • a- généralité sur Le perceptron multicouches (MLP)
        
      • b- du perceptron multicouche au réseau de neurone récurrent
        
    • 2- Architecture du réseau de neurones récurrents - Recurrent Neural Network (RNN)
      
    • 3- Les Variantes du réseau de neurones récurrents
      
      • a- Long Short-Term Memory - LSTM
        
      • b- Gated Recurrent Unit - GRU
        
  • III- MODÈLES NEURONAUX DE TRADUCTION AUTOMATIQUE
    
    • 1. Méthodologie
      
    • 2. Le modèle sequence-to-sequence
      
      • a- Description du fonctionnement
        
      • b- Procédés d'amélioration d'un modèle Sequence-to-Sequence
        
    • 3- le modèle `Transformer'
      
      • a. Architecture
        
      • b. Description
        
  • IV- EVALUATION D'UN MODÈLE DE TRADUCTION AUTOMATIQUE
    
    • 1- La métrique BLEU
      
    • 2- Exemple de calcul du BLEU Score
      
      • a- calcul manuel
        
      • b- Vérification du calcul manuel à l'aide de la bibliothèque «nltk» de python
        
• PARTIE IV : IMPLEMENTATION DU MODELE
  
• DE TRADUCTION AUTOMATIQUE
  
  • I- PRÉSENTATION DU PROCESSUS GLOBALE DE TRAITEMENT
    
    • 1- Processus globale de traitement
      
    • 2- Prérequis
      
  • II- COLLECTE ET PRÉPARATION DES DONNÉES
    
    • 1- La collecte des données
      
    • 2- Préparation les données
      
      • a- Minuscules
        
      • Tableau 7 : Exemple de mise en minuscule des mots du jeu de données b- Suppression du bruit
        
      • c. Harmonisation des écrits
        
      • d. Tokenisation
        
      • e- Vectorisation
        
    • 3- Répartition des données
      
  • III- CONSTRUCTION DU MODÈLE DE TRADUCTION AUTOMATIQUE
    
    • 1- présentation des différents modèles construit
      
  • IV- PRESENTATION DES RESULTATS
    
    • 1- Evaluation
      
    • 2- Commentaires
      
  • 3- Interface et quelques traductions
    
    • a- Interface de traduction
      
    • b- Quelques traductions
      
• CONCLUSION GENERALE
  
• BIBLIOGRAPHIE
  
• ANNEXES
  
• TABLE DES MATIERES
  
• PARTIE II: ETUDE DES APPROCHES EXISTANTES DE TRADUCTION AUTOMATIQUE ET CHOIX