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Natural language processing for the kabyle language

Deux algorithmes principaux:

• le premier, générera uniquement le modèle d'apprentissage. Ce qui permettra de le ré-exécuter pour générer plusieurs modèles à partir de plusieurs corpus étiquetés manuellement et les sauvegarder sur le disque. Nous pourrons ensuite partager ces modèles en lignes pour les besoins des solutions.
• Le deuxième est l'algorithme qui permettra de charger un modèle pour étiqueter un texte nouveau.
• Correction et amélioration du corpus.
• Amélioration de l'algorithme de tokenization intégré lors de l’exécution de l'algorithme d'étiquetage.
• mise à jour du corpus des affixes pour les besoins de tokenization (segmentation.

Lors du POS tag: à partir du fichier brut_text.txt, l'algorithme d'étiquetage générera deux fichiers: Un fichier segmenté non étiqueté et un autre étiqueté.

Contribution:

Téléchargez le corpus, ajoutez vos modifications, testez puis envoyez.