Fast and Robust Arabic Error Correction System نظام سريع وقوي لتصحيح الأخطاء باللغة العربية Système arabe de correction d'erreurs rapide et robuste Sistema de corrección de errores árabe rápido y robusto

In this paper we describe the implementation of an Arabic error correction system developed for the EMNLP2014 shared task on automatic error correction for Arabic text.We proposed a novel algorithm, where we find some correction rules and calculate their probability based on the training data, they we rank the correction rules, then we apply them on the text to maximize the overall Fscore for the provided data.The system achieves and F-score of 0.6573 on the test data. في هذه الورقة، نصف تنفيذ نظام تصحيح الأخطاء باللغة العربية الذي تم تطويره للمهمة المشتركة EMNLP2014 حول تصحيح الأخطاء التلقائي للنص العربي. اقترحنا خوارزمية جديدة، حيث نجد بعض قواعد التصحيح ونحسب احتماليتها بناءً على بيانات التدريب، ونرتب قواعد التصحيح، ثم نطبقها على النص لتعظيم النتيجة الإجمالية للبيانات المقدمة. يحقق النظام و النتيجة F 0.6573 على بيانات الاختبار. Dans cet article, nous décrivons la mise en œuvre d'un système de correction d'erreur arabe développé pour la tâche partagée EMNLP2014 sur la correction automatique d'erreur pour le texte arabe. Nous avons proposé un nouvel algorithme, où nous trouvons des règles de correction et calculons leur probabilité sur la base des données d'entraînement, nous classons les règles de correction, puis nous les appliquons sur le texte pour maximiser le score F global pour les données fournies. Le système atteint un score F de 0,6573 sur les données de test. En este documento describimos la implementación de un sistema de corrección de errores en árabe desarrollado para la tarea compartida EMNLP2014 sobre corrección automática de errores para texto en árabe. Propusimos un algoritmo novedoso, donde encontramos algunas reglas de corrección y calculamos su probabilidad en función de los datos de entrenamiento, clasificamos las reglas de corrección, luego las aplicamos en el texto para maximizar la puntuación F general para los datos proporcionados. El sistema logra una puntuación F de 0.6573 en los datos de prueba.