Abstract FR:

Nous avons developpé une méthode de prédiction morphosyntaxique évolutive, à partir du contexte gauche, utilisant une technique hybride, symbolique et statistique. Ceci pour permettre, dans le cadre du vocabulaire courant d'une personne, la prédiction de la fin d'un mot, après la saisie de quelques lettres. Nous proposons, comme application de cette méthode, une aide à la communication écrite pour des personnes handicapées physiques ; car le temps de saisie d'un texte pour ces personnes est un problème majeur auquel nous souhaitons apporter une solution logicielle, valable pour différentes langues européennes. Le système développé HandiAS, permet d'économiser la saisie des dernières lettres d'un mot. Il recherche dans un dictionnaire, en fonction du début du texte déjà saisi et des premières lettres du mot en cours de saisie, la liste des mots les plus usités dans la (ou les) catégorie(s) grammaticale(s) la (ou les) plus probable(s) tout en respectant le contexte gauche. L'utilisateur n'a plus qu'à sélectionner l'une des propositions pour que celle-ci vienne s'inscrire directement dans son texte. Pour cela, HandiAS utilise : des dictionnaires électroniques comportant des indications morphologiques, syntaxiques et fréquentielles ; un modèle de langue probabiliste pour le traitement syntaxique ; un système d'évolution pour permettre son adaptation à l'utilisateur