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NLP1 novembre 2024

Corpus NLP pour le Medumba

Développement d'un corpus et d'outils de traitement du langage naturel pour la langue Medumba

PythonNLTKspaCyTensorFlow

📖 Contexte

Le Medumba est une langue camerounaise parlée par environ 200 000 personnes dans la région de l'Ouest du Cameroun. Comme beaucoup de langues africaines, elle est sous-dotée en ressources numériques et outils de traitement automatique.

🎯 Objectifs

  1. Création d'un corpus textuel en Medumba à partir de sources diverses
  2. Développement d'outils de tokenisation adaptés à la langue
  3. Analyse linguistique et extraction de patterns
  4. Modèle de traduction Medumba-Français (prototype)

🔧 Technologies Utilisées

  • Python 3.9+ pour le développement principal
  • NLTK pour le traitement de base du texte
  • spaCy pour les modèles linguistiques personnalisés
  • TensorFlow pour les modèles de traduction
  • Pandas pour l'analyse de données

📊 Résultats

Corpus Collecté

  • 5 000+ phrases collectées et annotées
  • 20 000+ mots uniques identifiés
  • Sources: textes traditionnels, transcriptions orales, documents écrits

Outils Développés

  1. Tokenizer personnalisé avec 92% de précision
  2. POS Tagger (étiquetage morphosyntaxique) - en cours
  3. Dictionnaire électronique bilingue Medumba-Français

Modèle de Traduction

  • Architecture seq2seq avec attention
  • BLEU score: 28.5 (baseline)
  • En amélioration continue

💡 Défis Rencontrés

  • Manque de données: collecte manuelle laborieuse
  • Variabilité orthographique: standardisation nécessaire
  • Ressources limitées: pas de corpus pré-existant
  • Validation: nécessité de locuteurs natifs experts

🚀 Prochaines Étapes

  • [ ] Augmenter le corpus à 10 000+ phrases
  • [ ] Améliorer le modèle de traduction
  • [ ] Développer une application web de démonstration
  • [ ] Publier le corpus en open source
  • [ ] Collaborer avec des linguistes

📝 Publications

Ce travail a été présenté au [Nom de la conférence] en 2024.

🤝 Contribution

Ce projet est open source. Les contributions sont les bienvenues!

Code source: GitHub

📬 Contact

Pour toute question ou collaboration sur ce projet, n'hésitez pas à me contacter.