ࡱ> g ~jbjb !~S] F 44hh\`B|\().lBBBBBBB,CE`KB111KB9|9991fB&&4 &Z &1B99n>>iBug5fB DESS - IDC Module Langue et cognition Analyse morphologique Mathieu Lafourcade GETA-CLIPS-IMAG Table des matires  TM \o "1-3" Introduction  BOUTONATTEINDRE _Toc368739493  RENVOIPAGE _Toc368739493 4 Principe  BOUTONATTEINDRE _Toc368739494  RENVOIPAGE _Toc368739494 4 Dictionnaires  BOUTONATTEINDRE _Toc368739495  RENVOIPAGE _Toc368739495 5 Recherche dichotomique  BOUTONATTEINDRE _Toc368739496  RENVOIPAGE _Toc368739496 5 Adressage dispers (hash-coding)  BOUTONATTEINDRE _Toc368739497  RENVOIPAGE _Toc368739497 5 Parcours darbre  BOUTONATTEINDRE _Toc368739498  RENVOIPAGE _Toc368739498 5 Types danalyseurs  BOUTONATTEINDRE _Toc368739499  RENVOIPAGE _Toc368739499 5 Approche directe  BOUTONATTEINDRE _Toc368739500  RENVOIPAGE _Toc368739500 5 Approche deux niveaux  BOUTONATTEINDRE _Toc368739501  RENVOIPAGE _Toc368739501 6 Systmes transformationels  BOUTONATTEINDRE _Toc368739502  RENVOIPAGE _Toc368739502 6 LSPL  BOUTONATTEINDRE _Toc368739503  RENVOIPAGE _Toc368739503 6 Analyseurs procdural - SHRDLU  BOUTONATTEINDRE _Toc368739504  RENVOIPAGE _Toc368739504 6 Approche deux niveaux  BOUTONATTEINDRE _Toc368739505  RENVOIPAGE _Toc368739505 8 PILAF  BOUTONATTEINDRE _Toc368739506  RENVOIPAGE _Toc368739506 8 Grammaire validations et saturations  BOUTONATTEINDRE _Toc368739507  RENVOIPAGE _Toc368739507 8 Fonctionnement du transducteur  BOUTONATTEINDRE _Toc368739508  RENVOIPAGE _Toc368739508 10 Exemples  BOUTONATTEINDRE _Toc368739509  RENVOIPAGE _Toc368739509 10 Morphologie flexionelle  BOUTONATTEINDRE _Toc368739510  RENVOIPAGE _Toc368739510 10 ATEF  BOUTONATTEINDRE _Toc368739511  RENVOIPAGE _Toc368739511 12 Prsentation gnrale  BOUTONATTEINDRE _Toc368739512  RENVOIPAGE _Toc368739512 13 Contexte dATEF dans ARIANE  BOUTONATTEINDRE _Toc368739513  RENVOIPAGE _Toc368739513 13 Principes gnraux dATEF  BOUTONATTEINDRE _Toc368739514  RENVOIPAGE _Toc368739514 13 Elments linguistiques  BOUTONATTEINDRE _Toc368739515  RENVOIPAGE _Toc368739515 14 Les Variables  BOUTONATTEINDRE _Toc368739516  RENVOIPAGE _Toc368739516 15 Les Formats  BOUTONATTEINDRE _Toc368739517  RENVOIPAGE _Toc368739517 15 Les Dictionnaires  BOUTONATTEINDRE _Toc368739518  RENVOIPAGE _Toc368739518 16 La grammaire et les rgles  BOUTONATTEINDRE _Toc368739519  RENVOIPAGE _Toc368739519 16 Fonctionnement de lautomate  BOUTONATTEINDRE _Toc368739520  RENVOIPAGE _Toc368739520 17 Processus danalyse  BOUTONATTEINDRE _Toc368739521  RENVOIPAGE _Toc368739521 17 Formes de sortie  BOUTONATTEINDRE _Toc368739522  RENVOIPAGE _Toc368739522 19 Quelques dtails algorithmiques et linguistiques  BOUTONATTEINDRE _Toc368739523  RENVOIPAGE _Toc368739523 19 Contrle du non-dterminisme  BOUTONATTEINDRE _Toc368739524  RENVOIPAGE _Toc368739524 19 TChanes  BOUTONATTEINDRE _Toc368739525  RENVOIPAGE _Toc368739525 20 Analyse de contexte  BOUTONATTEINDRE _Toc368739526  RENVOIPAGE _Toc368739526 21 Applications pratiques et problmes  BOUTONATTEINDRE _Toc368739527  RENVOIPAGE _Toc368739527 21 Prsentation  BOUTONATTEINDRE _Toc368739528  RENVOIPAGE _Toc368739528 21 Solution  BOUTONATTEINDRE _Toc368739529  RENVOIPAGE _Toc368739529 21 Les variables  BOUTONATTEINDRE _Toc368739530  RENVOIPAGE _Toc368739530 22 Les formats  BOUTONATTEINDRE _Toc368739531  RENVOIPAGE _Toc368739531 22 Les dictionnaires  BOUTONATTEINDRE _Toc368739532  RENVOIPAGE _Toc368739532 24 La grammaire  BOUTONATTEINDRE _Toc368739533  RENVOIPAGE _Toc368739533 24 Commentaire  BOUTONATTEINDRE _Toc368739534  RENVOIPAGE _Toc368739534 25 Fonctions heuristiques  BOUTONATTEINDRE _Toc368739535  RENVOIPAGE _Toc368739535 25 Conclusion  BOUTONATTEINDRE _Toc368739536  RENVOIPAGE _Toc368739536 28 Bibliographie  BOUTONATTEINDRE _Toc368739537  RENVOIPAGE _Toc368739537 28  Table des figures Introduction Lanalyse morphologique consiste reconnatre un mot sous les differentes formes (flexions) quil peut prendre dans les phrases. Mais on peut galement dcomposer un mot selon ses affixes (prfixes et suffixes, par ex. redcouvrir), identifier des formes composes (ex. franco-russe). Principe Considrons la phrase: le secrtaire vole des livres le art. masc. sing / pronon masc. sing. secrtaire nom masc. sing. vole verbe tr. / verbe intr. / 1re pers. / 3me pers / ind. pres. des art. ind. livres nom masc. plur. / nom fem. plur. On distingue les formes flchies des formes canoniques (on parlera plutt de lemmes). Dans le Petit Larousse il y a 22.000 mots qui produisent 170.000 formes. En franais il y a environ 500000 formes (avec les noms propres). Les mots du dictionnaire subissent des modifications (genre, nombre, personne). En franais une forme infinitive peut donner jusqu 97 formes conjugues. En russe un verbe peut donner jusqu 240 formes flchies. La lemmatisation est le processus qui permet de retrouver le lemmes partir dune forme. Par exemple mange ( manger ferme ( ferme (nom masc) ( fermer (verbe 1ere groupe) ( ferme (adjectif) Les mots prsentent des structures complexes, par exemple: retrouvera ( re trouve er a re prfixe trouv racine/base er suffixe a dsinence le but de lanalyse morphologique est disoler les constituants dun mot. Un radical est appell lexme et la terminaison lie la syntaxe est un morphme (quand le lemme est susceptible dtre dclin). Un adverbe par exemple est invariable (par ex.potiquement). La morphologie ne rsoud pas tout, il y a des exceptions, par exemple: * re cruter re nest pas forcment une rptition * contre bande * didacti ciel bus, auto, mtro mono-kini trimaran Il est aussi ncessaire de tenir compte du problme des expressions en formes figes (aussi frquentes que les expressions non spcifiques) il de buf diner lil tre dans la lune ces lves sont dans la lune au fur et mesure tirer le diable par la queue nous tirions vraiment le diable par la queue Dictionnaires Lapproche la plus courante consiste reprsenter les mots et les catgories lexicales, grammaticales, smantiques (etc.) dans un ou plusieurs dictionnaires. Nous disposons de deux solutions: analyses morphologique couteux en mmoire dictionnaires des formes flches Dans les deux cas il faut grer des dictionnaires. On peut citer quelques dictionnaires lectroniques existants: DELAS (Gross 86) 50000 entres 300000 formes flchies BDLEX (Prnnou 86) idem plus la phontique Aucun dictionnaire nest complet (lectronique ou non), il manque des nologismes (par ex. zapper) de plus certains mots ne sont accepts que par certains (acheminable est dans tous les bureaux de poste mais dans aucun dictionnaire). Recherche dichotomique Les enregistrements sont tris, on compare avec llment du milieu et on recommence avec lune ou lautre des moitis. Pour 1.000 mots on a 10 accs, pour 109 mots on a 20 accs. Le procd est efficace en mmoire vive, mais reste couteux sur disque car aprs un accs, on a limin que la moitie de lespace de recherche. Les informations devant tre tries, toute opration dajout ou de retrait sont couteuses. Selon le type de codage, les enregistrements doivent tre de taille fixe, ce qui induit un perte de place. Adressage dispers (hash-coding) Une fonction donne partir du mot un numro dordre dans le dictionnaire (F(mot) ( cl) et une table de correspondance indique ladresse sur le disque. La fonction peut par exemple tre la somme des indices dans lalphabet pour chaque lettre. Dans le cas de collision, on effectue une recherche squentielle. Cette approche permet davoir des enregistrements dsordonns et de taille variable. Les performances sont en gnral bonnes et permettent lextraction en 1 ou 2 accs. Par contre, cest la calcul de la cl qui peut tre couteux. Parcours darbre La reprsentation de la table de correspondance entre les mots et leur adresse est sous forme arborescente. Types danalyseurs Nous prsentons ici plusieurs approches possible pour raliser un systme danalyse morphologique. Approche directe et approche dclarative Cette approche consiste crire directement lalgorithme danalyse mophologique dans un langage de programmation. Il sagit danalyseurs procduraux. Lapproche dclarative permet aux linguiste informaticiens de dcrire des objets linguistiques sans avoir crire un algoriothme. Le moteur qui implmente lalgorithme est founi priori et traitera une entre partir des donnes linguistiques. Systmes transformationels Approche deux niveaux LSPL Les Languages spcialiss permettent aux linguiste-informaticiens de dfinir des objets linguistiques sans avoir dcrire un algorithme qui est gr par ailleur (on parle de moteur). Nous prsentons ici les LSPL (Langages Spcialiss pour la Programmmation Linguistique) PILAF et ATEF. Analyseurs procdural - SHRDLU (SHRDLU - Winograd 1972) Les rgles de flexions consistent en des squences dactions effectuer sur le mot (sur langlais). supprimer certaines fins de mots ing, ed pour les verbes est, er pour les superlatifs et les comparatifs ajouter certaines lettres la fin du mot an aprs avoir ot en (man/men) lalgorithme est le suivant:  FIGURE 1: algorithme de lanalyse morphologique de langlais utilis dans SHRDLU. Lalgorithme ne couvre cependant pas tout langlais, mais une grande partie. Lgende: Fin + LY teste si la fin du mot = LY oter oter la fin du mot 2 = I teste si la 2me lettre partir de la fin du mot vaux I E vrifie dans le dictionnaire quil sagit bien dune racine Voy. = voyelle = {A, E, I, O ,U, Y} Liq. = Liquide = {L, R, S, V, Z} Non-fin. = Non-finale = {C, G, S, V, Z} Exercice : retrouver la forme canonique de bathes/leaving/prettily Pour le traitement des exceptions, on peut soit: rajouter des rgles spcifiques dans lalgorithme entrer la forme directement dans le dictionnaire Le choix dpend de la frquence des exceptions. Il est de toute faon ncessaire de rentrer des formes dans les dictionnaires (under ( und ? / bely ( be ?). Les traits morphologiques sont stocks au fur et mesure des actions effectues. On vrifie que la classe syntaxique de la racine dans le dictionnaire correspond (par ex. on te est si la racine est un adjectif). On discrimine ventuellement (on te s dans le cas dun nom plur. ou verbe la 3me pers. sing). Dans ce type dapproche le savoir linguistique est directement cabl dans lalgorithme ce qui rend difficile la maintenance. Lextension dun tel programme devient trs vite ingrable. De plus, toutes les langues ne peuvent pas tre analyser de la sorte (franais ou espagnol). Approche deux niveaux PILAF Loutil Pilaf est bas sur le modle des grammaires validations et saturations. Les implementations actuelles ont t ralises en Pascal et C sur DOS, MacOS et Unix. Le lexique comprend (35.000 entres racine et dsinences). Le lexique et les rgles permettent de gnrer 250.000 formes du franais. Grammaire validations et saturations (Courtin 1977) Une Grammaire Validiations et Saturations (GVS) est dfinie par un quadruplet (V, E, S, P) o: V est le vocabulaire terminal E lensemble des noms de rgles E ( [1n] S le symbole initial, lment de P(E) ( P(E) P lensemble des productions (rgles). P est une application de E dans V ( P(E) ( P(E). Un lment de P est not: e ( v[e1ep][f1fq], e, ei, fj ( E, v (V Les ei sont les validations et dfinissent les rgles applicables aprs application de e. Les fj sont les saturations et dfinissent les rgles interdites aprs application de e. On veut reconnatre le langage compos des mots: finirons, finirez, finir, dirons, direz, dire (sous-ensemble des formes possibles de finir et dire). GVS = < {fini, di, r, ons, ez, e, }, {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}, [1, 2] [], P> On appelle tat dune drivation un lment de V* ( P(E) ( P(E). Un tat i est not: Ai[VALi][SATi] o Ai ( V*, VALi, SATi ( P(E). VALi est la liste des validations et SATi la liste des saturations. Ltat initial q0 est S (on a A0 vide). Pour passer dun tat i un tat i+1, on choisit dans la liste des validations de i une rgle ej quon applique i de la manire suivante: Ai+1 = Ai + le symbole de V en partie droite de ej SATi+1 = SATi ( les saturations de la partie droite de ej VALi+1 = les validations de la partie droite de ej moins SATi+1 La drivation sarrte ds que la liste des validations de ltat courant est vide. On reprend la GVS de lexemple ci-dessus: [1, 2] [] on choisit une validation 1 ( fini [3][6] 3 ( finir [4, 5,7][6] 6 est une saturation, elle est limine 4 ( finirons [][6] plus de validations, finirons est un mot du langage On peut reconnaitre le langage {finirons , finirez , dirons , direz } avec lautomate dtat fini suivant: - FIGURE x : Lajout darcs portant et e entre les tats 3 et 4 entraine la reconnaissance potentielle des chanes incorrectes finire et dir . Il faut donc dupliquer les arcs et les tats partir de ltat 2 pour reconnatre le langage de GVS.  FIGURE x : Avec une GVS, on peut viter cette redondance grce lutilisation dune saturation. La saturation est simplement positionne lors de la traverse du premier arc et va mmoriser le chemin par lequel on atteint ltat 3 pour nautoriser que la bonne terminaisin de linfinitif. Ceci se traduit par la saturation 6 associe la rgle 1, qui interdit de produire finire , et par la saturation 7 associe la rgle 2 qui interdit de produire dir , mais laffixe r (rgle) peut en tout gnralit tre suivit de ons , ez , e ou (validations 4, 5, 6 et 7 de la rgle 3). Fonctionnement du transducteur Un tat q du transducteur est un quradruplet (Sq, varq, valq, satq) o Sq est la chane produite, varq les informations associes cette chane, valq et satq les listes de validations et saturations de ltat. terminal t du vocabulaire (une chane de caractres), on associe un quadruplet o regt est la liste des rgles applicables ce terminal et vart, valt, satt, onles mmes interprtations que pour un tat. Une rgle r est dfinie par un triplet ) o actr est une liste dactions qui modifient les champs var de ltat. Le fonctionnement du transducteur peut tre schmatis comme suit: Etat initial q0 = <,(),validations-initiales,()> tant que lon a pas atteint un tat final choisir un terminal t avec choisir une rgle applicable dans (valq ( regt) - satq (validations de ltat courant ( rgles applicables associes t - saturations de ltat courant) Dterminer le nouvel tat q+1 varq+1 ( satt ( satq ( satr valq+1 ( (valt ( valr) - satq+1 Sq+1 ( concatnation(Sq, t) q ( q + 1 Rsultat: Sq, varq Cet algorithme nest pas dterministe (deux points de choix pour le terminal et la rgle appliquer).versible (fonctionne en analyse ou en gnration avec la mme grammaire et le mme vocabulaire). Exemples Le lexique de PILAF comporte actuellement 430 modles, 140 rgles et 35000 racines dont une centaine de dsinences,a ffixes et suffixes. La morphologie mise en uvre est essentiellement flexionnelles mais le formalisme utilis permet le codage de rgles de la morphologie drivationelle. Morphologie flexionelle Dictionnaire - seuls la chane et le modle associ sont indiqu: /nation/femme/ la chane nation est un terminal du langage, elle est rattach au modle femme /nationalis/aim/le verbe nationaliser (base nationalis) est rattach au modle aim (verbe aime) / / /lespace, comme terminateur de mot, est la fois une dsinence et un modle /ent /ent /terminaison ent qui est elle aussi la fois un dsinence et un modle Les modles portent les informations linguistiqures associes aux terminaux du langage, cest)-dire aux entres du dictinnaire. Cest dans le modle quon trouve linformation permettant de construire le quadruplet qui est utilis dans lalgorithme pour construire ltat suivant. Le modle est caractris par son nom et par la valeur de 5 registres. REG qui contient la lsite des rgles applicables ce modle (regt), donnes par leur nom; CL contient la catgorie lexicale VAR contient les variables morphologiques VAL contient les validations associes au modle (valt), il sagit dune liste de noms de rgles SAT contient les saturations associes au modle (satt), il sagit dune liste de noms de rgles Les modles utiliss par les entres ci-dessus sont les suivants: /femme/ REG = rib CL = subc VAR = femLe quadruplet associ est: <(rib), (subbc fem), (b1 s1), ())> subc ( substantif fem ( fminin/ / REG = nf1 pr7 b1 CL = tre+sin VAR = fem<(nf1 pr7 b1), (tre sin), (), ())> tre ( troisime personne sin ( singulier/aim/ REG = rib CL = verb VAR = pr4 su1<(nf1 pr7 b1), (verb), (pr4 su1), ())> verb ( verbe (forme finie)/ent / REG = pr4 IS3 su1 VAR = tre+plu<(pr4 IS3 su1), (tre plu), (), ())> Une rgle est identifie par un nom et dcrite grce aux valeurs de 4 registres: CL et VAR VAL et SAT Les rgles utilise par le modles ci-dessus sont: Analyse de nation Ltat initial q0 contient une chane reconnue vide, pas de variables, les validations initiales (rib for) et pas de saturations: q0: <, (), (rib for), ()> Le dictionnaire fournit la base /nation/ dont le modle est /femme/. On extrait le quadruplet suivant du modle: <(rib), (subc fem), (b1 s1), ()> On choisit alors une rgle applicable dans lintersection des validations de ltat courant (rib for) avec les rgles applicabmles au modle (rib), priv des saturations de ltat curant (vides ici). On obtient la seule rgle rib. rib: CL = cld, VAR = vard Cette rgle affecte la catgorie lexical (CL) at aux variables (VAR) les valeurs de la catgorie lexicale et de variables du modle (cld et vard) qui sont ici respectivement subc et fem. Le nouvel tat q1 est donc: q1: Les validations (b1 s1) ont t obtenues par intersection des validations du modles (terminal) et des validations de la rgle (aucune) moins les saturations du nouvel tat (aucune). On identifie ensuite la dsinence / / (espace) dont le modle / / fournit le quadruplet: <(nf1 pr7 b1), (tre sin), (), ()> Par intersection avec les validations de ltat courant (b1 s1) on slectionne b1: b1: CL=clg, VAR =varg + sin; FIM. Cette rgles ajoute le singulier aux variables de ltat courant (varg), transmet la catgorie courante (clg) et valide la chane courante comme une chane du langage grce lindicateur FIM. Ltat q2 est donc un tat final. q2 : On areconnu nation , substantif commoun fminin singulier. Analyse de nationalisent ATEF ATEF (Analyse de Textes en Etats Finis) est un langage permettant de spcifier des analyseurs morphologiques de langue naturelle. Conu et implment entre 1971 et 1973 par messieurs J. Chauch, P. Guillaume et M. Quzel-Ambrunaz, ATEF a t utilis depuis pour lcriture danalyseurs du franais, du russe, du portugais, de langlais, du japonais et de lallemand. ATEF constitue un outil indispensable de la conception dun systme de traduction. Lanalyse morphologique dans le processus de traduction devant tre alors spcifi par le linguiste de manire souple et efficace. Prsentation gnrale Cette partie constitue une rapide prsentation des composantes du systme ATEF. Tous dabord nous replaons ATEF dans le processus de traduction existant au GETA et prsentons les principes directeurs de ce systme. Une seconde partie contient les lments linguistiques notables dATEF. Enfin, une dernire partie, sattache dcrire le fonctionnement de lautomate qui constitue le moteur dATEF. Contexte dATEF dans ARIANE ATEF permet de spcifier la phase danalyse morphologique dans un systme de traduction. Dans le systme ARIANE-G5 du GETA, cette phase est la premire parmi les 6 (au moins) que comporte une traduction (voir figure 1). Cette phase permet la consultation des dictionnaires et le dcoupage des mots. La deuxime phase produit une structure intermdiaire hirarchise partir de la structure fournie par lanalyseur morphologique (ces deux premires phases constituant lanalyse). Le transfert (troisime et quatrime phases) fait alors correspondre cette structure en langue source une structure quivalente en langue cible. La gnration (cinquime et sixime phase) cre le texte cible.  FIGURE x : Organisation logique du systme de traduction ARIANE. La phase danalyse morphologique (AM) est la premire dune longue suite de traitements. En fait, ATEF permet aussi de faire une analyse pr-syntaxique. Cependant cette analyse est peu profonde et ne semble pas simplifier le travail de lanalyse syntaxique. Cest pourquoi cette fonctionnalit nest pas utilise au GETA o ATEF est exploit uniquement pour lanalyse morphologique. Principes gnraux dATEF ATEF dispose dun certain nombre de donnes linguistiques: des dclarations de variables, des dclarations de formats partir des variables, des dictionnaires. Chaque article contient en entre une chane de caractres (le morphe) ainsi que diverses informations, une grammaire compose de rgles. Une rgle est compose dune liste de formats dappel (les formats acceptables pour appliquer cette rgle), de conditions ( vrifier pour appliquer cette rgle) et dactions (excutes si cette rgle est applicable). ATEF transforme le texte dentre en une arborescence (voir figure 2). ATEF analyse suscessivement chaque forme du texte (les sous-chanes de la chane dentre spares par des espaces) en examinant toutes les solutions danalyse possibles. Chaque forme est alors dcoupe en plusieurs segments correspondant aux articles des dictionnaires. Le systme cherche ensuite appliquer une des rgles dont le format dappel correspond au segment trouv dans les dictionnaires.  FIGURE x : ATEF reoit en entre une chane de caractres et fourni en sortie un arbre. Les diffrentes analyses trouves constituent larbre fourni en sortie. La composante algorithmique dATEF nest pas altrable. Celle-ci exploite la composante linguistique qui dfinit une stratgie danalyse du texte dentre. Elments linguistiques Dans cette partie on sattache une description des lments linguistiques constituant ATEF.  FIGURE x : Un analyseur morphologique construit avec ATEF est constitu de dfinitions de variables morphologiques (DVM), de dfinitions de variables syntaxiques (DVS), de formats morphologiques (FTM), de formats syntaxiques (FTS), de formats syntaxiques gnraux (FTSG), de grammaires (jusqu 7) et de dictionnaires (de base et dafixes). Les Variables Elles correspondent aux catgories linguistiques formalises. Il existe deux types de variables : les variables morphologiques et les variables syntaxiques. En fait cette distinction est relativement artificielle, les linguistes pouvant utiliser les deux pour coder nimporte quel type dinformations. Exemple de variable: SUBN := (PR, PF, IP) Cet exemple correspond la morpholgie de lallemand. PR se rapporte aux noms propres, PF aux noms parfaits pouvant se passer darticle et IP aux noms imparfaits ncessitant un article. Une variable est donc un ensemble de valeurs lmentaires. Ces valeurs peuvent tre exclusives (-EXC-) ou non-exclusives (-NEX-). Si les valeurs sont exclusives alors la variable ne peut prendre quune seule valeur la fois parmi celles possibles. Une variable non-exclusive peut avoir comme valeurs un sous-ensemble des valeurs possibles. Les variables non-exclusives, peuvent tre manipules laide doprations ensemblistes (union, intersection, galit, etc.). Lutilisation de ce type de variable permet de simplifier lcriture des conditions et de diminuer sensiblement le nombre de rgles de la grammaire (celle-ci gagne alors en clart). Il existe deux noms de variables rservs : UL et DICT. UL (Unit Lexicale) indique la rfrence lexicale dune forme. Par exemple, les formes conjugues du verbe tre renvoient tous la mme rfrence lexicale (qui est le lemme tre). UL est une variable exclusive. DICT permet de dclarer les dictionnaires utiliss. Il nest possible davoir au maximum que 6 valeurs (6 dictionnaires au maximum). Cette variable est obligatoirement de type morphologique (elle appartient VARNM, cest dire les variables non-exclusives morphologiques). La dclarations des variables est rpartie sur deux fichiers, lun contenant les variables morphologiques et lautre les variables syntaxiques. lintrieur de ces fichiers, les variables exclusives et non-excluives sont regroupes et prcdes respectivement par les mots-cls -EXC- ou -NEX-. Le linguiste peut aussi crer des variables dites statgiques. Elles ne contiennent pas dinformation linguistique mais permettent de contrler ou de guider lapplication des rgles. Les Formats Un format constitue une classe de mots dfinie par le linguiste. Un format appelle une ou plusieurs rgles de la grammaire. chacune des classes quil a dfinies, le linguiste fait correspondre une combinaison de valeurs. Cet ensemble de valeurs constitue un format. Chaque format a un nom. Exemple de formats: SUBCOP := (COOR, CJS, PRP) Cet exemple correspond la morpholgie de lallemand. SUBCOP est une sous catgorisation des lexmes dhypotaxe ou de parataxe (sic). COOR est une conjonction de coordination, CJS une conjonction de subordination et PRP une prposition. Comme pour les variables il existe deux types de formats : les formats morphologiques (FTM) et les formats syntaxiques (FTS). Linformation peut donc tre (grosso modo) dordre morphologique ou syntaxique. Ce systme impose certaines contraintes, par exemple limpossibilit dutiliser une variable syntaxique (VARS) dans un format morphologique (FTM). Un format peut tre vide. Dans ce cas son rle consiste activer une ou plusieurs rgles. Les Dictionnaires Les dictionnaires contiennent lensemble des morphes dune langue, cest dire toutes les chanes lmentaires intervenant lors du dcoupage des occurrences du texte par lautomate. Il y a des dictionnaires de bases avec UL qui contiennent des formes compltes flchies, mots invariables, tournures figes, etc. Il y galement des dictionnaires de dsinences, sans UL, contenant les affixes. chaque article de dictionnaire est associ les deux formats (FTS et FTM) qui dfinissent les informations linguistiques associes cet article. Exemple dentre de dictionnaire : UND == FMINV (FSCOOR, UND) Cet exemple correspond la morpholgie de lallemand. Le premier UND est larticle du dictionnaire. FMINV est le nom de format FTM. FSCOOR est le nom de format FTS. Le deuxime UND est la rfrence lexicale (UL). Il ne peut y avoir dcoupage des mots quaprs consultations des dictionnaires. Laccs aux dictionnaires est contrl dans la grammaire au moins avec la rgle obligatoire RDICT (les dictionnaires disponibles au dbut du traitement). Il existe aussi une rgle automatique douverture des dictionnaires, elle correspond aussi laffectation automatique de la valeur dUL. La grammaire et les rgles La grammaire est une suite de rgles. Celle-ci doit comporte au moins deux rgles obligatoires RDICT (rgle douverture des dictionnaires) et MOTINC (rgle du mot inconnu). Une rgle se compose dune partie gauche ( gauche de ==) et dune partie droite ( droite de ==). En partie gauche, on trouve le nom de la rgle et une liste (non vide) de noms de formats FTM. Les rgles sont appliques sur les morphes dont la classe correspond lun des formats de la liste de formats de la partie gauche. En partie droite, on trouve des instructions et des conditions. Les instructions peuvent tre des affectations de valeurs aux variables ou des transformations de chanes (TChanes). Les conditions sont des conditions dapplication de la rgle et des sous-rgles qui constituent alors des conditions complmentaires. Au moins une des sous-rgles doit sappliquer pour que la condition soit vrifie. Exemple de rgle : TC01A : V01A == VARS(C) := VARS(A), VAREM(C) := VAREM(A), VARNM(C) := VARNM(C) -U- VARNM(A) / / TCHAINE(0,,01). Cet exemple correspond la morpholgie de lallemand. Le nom de la rgle est TC01A. Cette rgle est applique pour le segment courant correspond au format V01A. Dans ce cas les valeurs des variables VARS (variables syntaxiques) du segment trouv dans le dictionnaires (A) sont affecte aux variables correspondantes du segment courant (C). Il en est de mme pour les VAREM (variables exclusive morphologiques). Pour les variables VARNM (variables non-exclusives morphologiques), on demande lunion entre les valeurs courantes et celles issues du dictionnaire. Dautre par on applique une TChaine (on modifie la chaine courante en insrant la position courante la chaine 01). Lapplication dune rgle consiste excuter les instructions de calcul quelle contient ; elle dpend de la satisfaisabilit des conditions de cette rgle. La rgle du mot inconnu (MOTINC) est une sortie de secours au cas ou on a trouv aucun article dans les dictionnaire pouvant constituer un morphe acceptable (il ny a pas de sous-chaine constituant un prfixe de la chaine courante). On est pas arriv dans un tat final de lautomate, il y a chec ! Avec cette rgle on peut dfinir des stratgies de rechange. On peut ventuellement se mettre en mode intractif et demander lutilisateur de corriger une ventuelle faute dorthographe. On peut aussi essayer de dterminer la base du mot inconnu et lindexer dans les dictionnaires. Le problme avec MOTINC est quelle affecte lUL avec la chane non analyse. On voudrait peut-tre transformer lUL. Actuellement il ny a pas de manipulation de chanes sur la valeur dUL. Fonctionnement de lautomate Lautomate est dfini par la grammaire. Cet automate segmente les formes de texte dentre en morphes compatibles entre eux. Cette compatibilit est assure laide du traitement linguistique. Processus danalyse Le parcours de larbre des solutions possibles se fait en profondeur dabord. Toutes les solutions possibles sont exhibes moins que le linguiste nutilise des fonctions heuristiques (dans les rgles) permettant de contrler le non-dterminisme (voir plus bas).  FIGURE 4 : Lautomate produit toutes les solutions possibles. Ltat courant de lautomate est dtermine par : la position du pointeur sur la chane de caractres courantes,  FIGURE 5 : Le pointeur dans le chane de caractres courante. x est la sous-chane dj analyse et r est la sous-chaine restant analyser. On a ici une analyse de la gauche vers la droite. lensemble des informations linguistiques du moment. Les informations linguistiques sont contenues dans un masque de variables C (comme tat Courant). C contient lensemble des valeurs des variables VRAM, VARS et ventuellement la variable dUnit Lexicale (UL). Au dpart C est vide.  FIGURE 6 : lEtat courant contient lensemble des variables dclares. Il indique quelle valeur a ltat courant pour chaque variable. Un morphe est candidat dans ltat courant sil appartient un dictionnaire ouvert et sil concide (comme chane) une sous-chane de ce qui reste analyser (la sous-chane r). chaque morphe candidat sont associes ses informations linguistiques. On associe galement une ou plusieurs rgles de la grammaire. Une rgle (potentiellement applicable) est appelle si et seulement si le format FTM du morphe est inclu dans la liste de formats FTM de la rgle. La rgle appele vrifie si ses conditions sont applicables. Ces conditions portent sur C et/ou A(m). Si les conditions sont vrifies alors la partie action de la rgle peut-tre excute. Si une des rgles associe au morphe candidat est applicable alors le morphe est dit acceptable. Dans ce cas C est modifi selon la partie action de la rgle et le repre est dplac :  FIGURE 7 : Dplacement du repre Si le repre se trouve en bout de chane et si UL(C) est diffrent de UL0 (valeur indiquant quil ny a pas dunit lexicale analyser) alors il y a succs du dcoupage. C constitue alors un rsultat de lanalyse de la forme. Lautomate affectue alors un retour-arrire (processus de backtracking) ltat imdiatement prcdent. Il essait alors les autres solutions possibles de dcoupages. Les choix sont: la rgle suivante applicable pour le mme morphe, soit un autre morphe candidat. Si le repre nest pas en bout de chane et quaucun morphe nest acceptable, il y a chec de lanalyse en cours. Il y a alors un retour-arrire et une autre solution est essaye. Pour un pas de segmentation effectu, trois oprations lmentaires sont ralises : choix dun dictionnaire, choix dun segment, application dune rgle.  FIGURE 8 : Les trois phases dune segmentation. On choisit les dictionnaires ( partir de la rgle obligatoire RDICT ou partir dactions de la rgle prcdente). partir des dictionnaires, on slectionne et empile tous les segments candidats. On applique ensuite la rgle courante aux candidats. La connaissance du fonctionnement de lautomate permet ( laide de fonctions de contrle) de contourner le non-dterminisme. Formes de sortie Le produit de lanalyse morphologique est donc bien constitu par un ou plusieurs rsultats. Les rsultats de lanalyse peuvent tre prsents sous deux formes diffrentes : avec ou sans homophrase. Sans homophrase, si pour une occurrence on a plusieurs rsultats danalyse ces rsultats sont factoriss sur un seul arbre. Avec homophrases, les diffrents rsultats danalyses sont distribus sur autant darbres que ncessaires. La solution avec homophrases prend beaucoup de place mmoire (beaucoup de duplications) cest pourquoi elle nest pas utilise au GETA. Cependant pour le reste de lanalyse (ROBRA) une telle solution simplifierait le travail. Quelques dtails algorithmiques et linguistiques Dans cette partie, on prsente quelques aspects particuliers dATEF. On a estim quil tait particulirement intressant de parler du Contrle sur lArborescence, de lutilisation des TChaines ainsi que de lAnalyse de Contexte. Contrle du non-dterminisme Le linguiste la possibilit de contrler lautomate de faon ce quil nait pas un comportement non-dterministe pur. Cest ce quon appelle le Contrle de larborescence des choix. Dans ce cas lautomate de parcours pas toutes les solutions possibles. Ce contrle seffectue grce des fonctions spciales incluses dans les rgles.  FIGURE 9 : Utilisation de la fonction -ARD-. Cette fonction a deux effets : 1) elle empche lessai dapplication dautres rgles candidates au traitement du segment courant ; 2) elle limine les morphes en attente qui proviennent du mme dictionnaire et qui sont de longueur infrieure. Lintrt dun tel contrle est tel quil est utilis systmatiquement dans les analyseurs morphologiques conus au GETA. Il permet par exemple, dacclrer la recherche des solutions acceptables et dviter de sortir des rsultats parasites. Par exemple, supposons que lon ait la forme prvisible analyser. Cette forme nest pas ambige. Pourtant pr constitue un article du dictionnaires des prfixes. Il faudra donc sarranger pour ne considrer que la solution prvisible et ignorer la solution pr-visible. Les fonctions les plus importantes sont : -FINAL-, -STOP-, ARRET-, -ARD-, et -ARF- Elles permettent dliminer certains choix (dj fait ou venir). Pour le dtail de ces fonctions, on peut se reporter [3]. La dmarche habituelle est de travailler avec des rgles gnrales et daffiner lanalyse avec de telles fonctions de contrle. Elles permettent alors dcarter les solutions parasites. Leur utilisation est de toutes faon conditionne par des raisons linguistiques. TChanes Les TChanes permettent de modifier la chane dentre. Cette possibilit permet dacclrer notablement la recherche de solutions acceptables et de faciliter la mise au point des rgles de la grammaire. Pour un exemple de TChane voir lexemple de rgle. Lutilisation des TChanes peut avoir deux motivations : Rendre le traitement plus efficace Dans le processus de traduction, le temps pass dans lanalyse morphologique avec ATEF est ngligeable par rapport celui pass dans lanalyse syntaxique. Cest pourquoi des impratifs doptimisation ne fournissent pas une trs bonne justification. Sen servir comme stratgie pour arriver la solution Lide est davoir une organisation des donnes de telle faon que le premier rsultat trouv soit ncessairement le bon (cest un peu le mme objectif quavec les fonctions de contrle du non-dterminisme). Par exemple, dans le cas de lallemand, les mots composs sont indexs tels quels. Ds quune solution a t trouve on nen cherche pas dautres. Les TChanes sont dun emploi pratique. Cest un ajout trs utile ATEF qui offre cependant la possibilit de sen passer. Il existe toujours des solutions vitant les TChanes. Ces alternatives disposent dune criture des rgles souvent plus compacte quavec les TChanes mais dont la mise au point est moins facile. Il semblerait que lutilisation des Tchanes rallonge lgrement le temps de traitement. Lanalyseur morphologique de lallemand implment et utilis au GETA fait un emploi systmatique des TChanes. Analyse de contexte Avec ATEF, il est possible de faire une analyse de contexte portant sur la forme courante ou sur les formes voisines. Une partie non modifiable du contexte cible peut tre test. Il est constitu de : valeurs des solutions dj trouves pour loccurrence courante. valeurs des solutions prcedentes Une partie modifiable du contexte cible peut galement tre teste : Condition de sous-chanes (SCHAINE) tansformable par les TChanes. Cette condition porte sur la chane courante. Une valeur de dcoration S associe la prochaine occurrence. Applications pratiques et problmes Lapplication (trs modeste) prsente ici permet de prciser la mthodologie utilise pour crire un analyseur morphologique en ATEF. Elle permet galement dclairer sur plusieurs solutions possibles quand la spcification des composants de lanalyseur. Prsentation Lanalyseur envisag doit pourvoir tre capable danalyser quelques verbes conjugus au prsent, futur et imparfait de lindicatif. Ces verbes sont uniquement ceux du premier groupe. On considre deux reprsentants des verbes du premier groupe: les verbes en -ER (comme AIMER) et les verbes en -GER (comme MANGER). On voudra aussi tre capable de reconnatre des verbes aux participes (pass et prsent) ventuellement accords en genre et en nombre. On veut aussi reconnatre directement (sans dcomposition de la forme) quelques pronoms, articles, noms (communs et propres) et signes de ponctuation. Ces formes sont indexes directement dans les dictionnaires. Lajout de ces formes permet de fournir en entre de petites phrases (ce qui est plus sympatique que des mots isols). Solution Lanalyse se fera de la gauche vers la droite. Ce sens danalyse correspond au sens intuitif: on trouve une base puis on attend une dsinence. Ce choix est toutefois relativement arbitraire, on pourrait toujours faire autrement. Cependant on peut remarquer que dune manire gnrale, les dsinences sont plus ambigus que les bases et lon a toujours intrt analyser ce qui est le moins ambigu dabord. Les variables On commence par dfinir les variables. Tous les variables sont non-exclusives. CAT == (V, PRON, ART, NOM, PONC) CAT est la CATgorie de la forme. V correspond un Verbe, PRON un PRONom, ART un ARTicle, NOM un NOM et PONC un signe de ponctuation. SUBV == (VC, PPA, PPR) SUBV est la sous catgorie dun verbe. VC correspond un Verbe Conjugu, PPA un Participe PAss et PPR un Participe PRsent. SUBN == (NP, NC) SUBN est la sous catgorie dun nom. NP correspond un Nom Propre et NC un Nom Commun. MT == (PRES, IPF, FUT) MT est le Mde Temps du verbe. PRES correspond au PREsent et IPF lImParFait et FUT au FUTur. PERS == (1, 2, 3) PERS est la personne. 1, 2 et 3 correspondent aux premire, seconde et troisime personnes. NBR == (SING, PLUR) NBR est le nombre. SING correspond au SINGulier, PLUR au PLURiel. GNR == (MAS, FEM) GNR est le genre. MAS correspond au MASculin, FEM au FEMinin. On va dfinir dans ce qui suit une variable dtat qui ne reprsente pas dinformations linguistique mais servent uniquement des fins stratgiques. Cette variable dtat contient tout moment ltat dans lequel se trouve lautomate : ETAT == (1, 2, 3, 4, 5, 6, F) Lautomate dispose de 6 tats plus un tat final. Les formats Les formats morphologiques (FTM) servent dans notre exemple, exclusivement lappel des rgles. Il ne contiennent pas dinformation linguistique. Les formats syntaxiques (FTS) contiennent linformation linguistique. Lide est davoir peu de rgles et beaucoup dinformations diffrentes. On dfinit dabord des formats pour les bases : BDV == CAT -E- V. BDV correspond une Base De Verbe. PRONON == CAT -E- PRON. PRONON correspond un PRONON. ARTICLE == CAT -E- ART, CAT -E- PRON. ARTICLE correspond un ARTICLE ou PRONON. NOM == CAT -E- NOM. NOM correspond NOM. PONCTUATION == CAT -E- PONC PONCTUATION correspond signe de PONCTUATION. Il faut maintenant dfinir des formats spcifiques correspondant aux diffrentes dsinences : Formats syntaxiquesDsinencesInstanciation des variables PrsentFSEeMT -E- PRES, SUBV -E- VC, PERS -E- 1, PERS -E- 3, NBR -E- SINGFSESesMT -E- PRES, SUBV -E- VC, PERS -E- 2, NBR -E- SINGFSONSonsMT -E- PRES, SUBV -E- VC, PERS -E- 1, NBR -E- PLURFSEZezMT -E- PRES, SUBV -E- VC, PERS -E- 2, NBR -E- PLURFSENTentMT -E- PRES, SUBV -E- VC, PERS -E- 3, NBR -E- PLURImparfaitFSAISaisMT -E- IPF, SUBV -E- VC, PERS -E- 1, PERS -E- 3, NBR -E- SINGFSAITaitMT -E- IPF, SUBV -E- VC, PERS -E- 2, NBR -E- SINGFSIONSionsMT -E- IPF, SUBV -E- VC, PERS -E- 1, NBR -E- PLURFSIEZiezMT -E- IPF, SUBV -E- VC, PERS -E- 2, NBR -E- PLURFSAIENTaientMT -E- IPF, SUBV -E- VC, PERS -E- 3, NBR -E- PLURFuturFSERAIeraiMT -E- IPF, SUBV -E- VC, PERS -E- 1, NBR -E- SINGFSERASerasMT -E- IPF, SUBV -E- VC, PERS -E- 2, NBR -E- SINGFSERAeraMT -E- IPF, SUBV -E- VC, PERS -E- 3, NBR -E- SINGFSERONSeronsMT -E- IPF, SUBV -E- VC, PERS -E- 1, NBR -E- PLURFSEREZerezMT -E- IPF, SUBV -E- VC, PERS -E- 2, NBR -E- PLURFSERONTerontMT -E- IPF, SUBV -E- VC, PERS -E- 3, NBR -E- PLURParticipe PrsentFSPPRantSUBV -E- PPR, GNR -E- MAS, NBR -E- SINGParticipe PassFSPPASUBV -E- PPA, GNR -E- MAS, NBR -E- SINGIl y a de plus les cas du genre et du nombre FmininFSFEMeGNR -E- FEM, NBR -E- SINGPlurielFSPLURsNBR -E- PLUROn a un problme dambigut pour la dsinence e. En effet, celle-ci peut correspondre aussi bien la dsinence dont le format est FSE qu celle dont le format est FSFEM. On a aussi un problme avec le e de la forme mangeons. Dans lcriture des rgles nous avons deux solutions pour rsoudre ces problmes. Utilisation des TChanes pour le e de mangeons. On supprime dans la chane mangeons de e laide de TChaine. Cela se fait aprs analyse de la base. On ramne bien le cas particulier du verbe manger au cas gnral aimer. Pour le e flexionnel on dispose de deux solutions Une fois que lon a trouv la base, on transforme ce qui suit avec des TChanes. On insre par exemple les chanes dindexage 01 ou 02. Ensuite on a plus qu analyser normallement ce qui suit. Dans les dictionnaires les deux e diffrents ont comme entres 01e et 02e. Si on a pas de Tchanes alors on va rechercher les 2 e dans les dictionnaires. On rajoute alors une variable tactique exprimant la flexion possible ce moment l. On demande que lintersection entre cette variable tactique porte par la dsinence et celle qui a t trouve dans les dictionnaires ne soit pas nulle. Cette variable peut tre la variable dtat de lautomate que lon a labor. Ces deux solutions sont relativement quivalentes. Les dictionnaires On dispose dun dictionaire de dsinences contenant toutes les dsinences rescences (et uniquement elles). On dispose galement dun dictionnaire contenant les bases (bases des verbe, articles, noms communs et propres, signes de ponctuation, etc.). La grammaire Plutt que dcrire la grammaire sous forme de rgle, il semble plus explicite de la prsenter sous forme dautomate.  FIGURE x : Lautomate dfinissant notre analyseur morphologique. Ltat F est ltat final. Sur les arcs on a indiqu le nom de la rgle appliquer. Les deux rgles obligatoires (RDICT et MOTINC) ne figurent pas dans lautomate mais existent bien. Dtails des transitions : * correspond une majuscule ; BV correspond la reconnaissance dune base verbale ; DSN correspond la reconnaissance dune dsinence verbale ; PART correspond la reconnaissance dun participe ; GNR correspond la reconnaissance dune dsinence de genre ; BV correspond la reconnaissance dune dsinence de nombre ; Les transitions vers ltat final ne font aucune action. Commentaire On a vu grce cette application comment il tait possible de spcifier un petit analyseur morphologique. On a vu galement deux solutions pour rsoudre des problmes dambiguts. Souvent, on conjugue la fois TChanes et variables tactiques. Dune certaine manire les TChanes permettent le marquage de ltat de lautomate dans la chane (cest uniquement vrai pour cette utilisation des TChanes). Fonctions heuristiques Les fonctions heuristiques permettent de contrler le non-dterminisme de lautomate, cest--dire de ne calculer que les solutions les plus prometteuses. Elles ne permettent pas de modifier la stratgie de parcours de larbre des calculs possibles (toujours en profondeur dabord), elles ne font qulaguer cet arbre.  Arborescence des choix dans ATEF. Les fonctions Final, Stop, Arrt, Ard, Arf permettent dliminer les choix faits ou faire. Ces fonctions sont actives au retour dune chemin qui a men une solution (figure 7.7) . Cette fonction permet de ne garder quun seul chemin dans larborescence des choix. Ce chemin est celui qui part de la racine de larborescence, passe par la branche contenant Final, et continue sur le premier tronon qui mne une solution. Si la rgle contenant Final ne mne aucune solution, cette rgle choue, et Final na aucun effet. Le schma 7.8 montre une segmentation en deux pas. Ds le premier pas russi, tout ce qui a prcd est rendu caduc par Final et la premire solution du deuxime pas sera forcment la bonne. Leffet de Final ne sapplique que sur le pas courant et le pas suivant.  Effet de la fonction de contrle FINAL sur l'arborescence des choix. Cette fonction est utilise pour les mots non-ambigus qui pourraient donner lieu des dcoupages parasites ou des essais de dcoupage vous lchec. La fonction Stop permet darrter le traitement si la rgle en question conduit une solution. Dans ce cas, toutes les solutions prcdemment trouves sont conserves.  Effet de la fonction de contrle STOP sur l'arborescence des choix. Si la rgle courante est applicable, la fonction Arrt a leffet suivant: liminer les rgles ultrieures qui pourraient sappliquer sur le segment courant; liminer les morphes provenant du mme dictionnaire et strictement plus courts, ainsi que les morphes provenant de dictionnaires moins prioritaires; liminer toutes les segmentations et toutes les rgles pour les pas de rang infrieur.  Effet de la fonction de contrle ARRT sur l'arborescence des choix. Larrt dictionnaire (Ard) permet de: empcher lessai dapplication des autres rgles candidates au traitement du segment courant; liminer les morphes en attente qui proviennent du mme dictionnaire et qui sont de longueur infrieure.  Effet de la fonction de contrle ARD sur l'arborescence des choix. La fonction d'arrt fort (Arf) permet de: liminer les rgles ultrieures qui pourraient sappliquer sur le segment courant; liminer les morphes en attente strictement plus courts ou provenant dautres dictionnaires, qui correspondent au niveau courant de segmentation.  Effet de la fonction de contrle ARF sur l'arborescence des choix. Conclusion ATEF est un outil trs efficace, abondamment utilis au GETA (dans la chane ARIANE). Ses performances sont tout fait satisfaisantes surtout si on compare les temps danalyse morphologique par rapport aux temps danalyse syntaxique. On ne sapperoit pas du temps dexcution dATEF dans le processus global de traduction. ATEF offre au linguiste la possibilit de structurer de multiples faons ses donnes. La libert daction est trs large (peut-tre trop) lors de la dfinition des variables, des formats et de lautomate. Chaque utilisateur peut dvelopper ses petites astuces de manipulation de chanes ou de variables tactiques. Bibliographie [1] CHAUCHE J. (1974) Transducteur et arborescences (Etudes et ralisation de systmes appliques aux grammaires transformationnelles). Thse dEtat, USMG, dcembre 1974. [2] GETA (1982), C. BOITET, rdacteur Le point sur Ariane - 78. dbut 1982 (DSE - 1). Volume I, Partie I : Le logiciel. GETA - CHAMPOLLION, CAP SOGETI FRANCE. avril 1982, 252p. [3] GUILBAUD J. P. (1980) Analyse morphologique de lallemand en vue de la traduction par ordinateur de textes techiques spcialiss. Thse de 3me cycle, juin 1980 . - Ceci nest vrai quen premire approximation. En fait lors de lcriture de ses rgles, le linguiste peut avoir recours des fonctions doptimisation qui limitent le non-dterminisme. Dans ce cas le modle nest plus le modle non-dterministe pur. Cet aspect dATEF est dvelopp dans la seconde partie de ce document Quelques dtails linguistiques et algorithmiques.  - Lhypotaxe correspond la subordination. La parataxe correspond la coordination.  - Il peut aussi y avoir un contrle dans les autres rgles, mais ce nest pas obligatoire.  - Ces formats FTM constituent le vocabulaire dentre de lautomate.  - Cest lorigine 0, cest- dire la fin du morphe courant.  - Cette information linguistique est un masque A(m) de mme structure que C. A(m) est construit directement partir des formats FTS et FTM associs pour ce morphe dans les dictionnaires.  - Lautomate cherche les sous-chanes par taille croissante et les empile. Donc cest la sous chane la plus longue qui sera dabord dpile et dont on appliquera la rgle. Avec le contrle du non-dterminisme, cest cette rgle qui empchera de considrer les autres solutions possibles (la sous-chane pr dans notre exemple).  - Si on considre la rapidit relative de lanalyse morphologique, cette dgradation des performances nest rien vis vis du gain en clart dcriture que peut fournir lutilisation des Tchanes.  - Il existe certaines contraintes sur les formats qui justifient ce choix. Les FTS sont dfinis partir de variables syntaxiques uniquement et les formats FTM ne contiennent que des variables morphologiques non-exclusives. Il faut garder lesprit que les variables exclusives sont scalaires et les variables non-exclusives ensemblistes (dun emploi plus souple mais plus gourmant en mmoire).  - Il sagit des informations attaches aux affixes (ici les dsinences) et aux bases.  - Une troisime solution serait en fait possible en utilisant plusieurs dictionnaires pour les dsinences. Sur la rgle indique dans quel dictionnaire aller chercher la dsinence attendue. Bien quutilisable ici, cette technique nest pas trs pratique en grandeur relle cause du nombre limit de dictionnaires. Analyse morphologique  PAGE 28  PAGE 29 DESS-IDC - Langage et Cognition Gjk!"#%45UVpqrt*+,.@Aab|}~"#$&?@`a{|}mH jU; j;UCJ CJ0\-.DEFGZ[kl&u/'('&$-.DEFGZ[kl&u/'"" 6 / C 5 {v((()'((='&(6'('J&&&J(((E('(=(('F'& -"" 6 / C 5 G l s ]'&(!ABbc}~     ! I J j k   0 1 3 5 N O o p   ) * , . L M m n   " # = > mH jUb> @ B Q R r s   / 0 2 4 P Q q r &'ABDFXYyz  *+KLfgikuv  12RSmnpr jUmHb5 G l s ]NBB^Ŀ~ytoje`4x  &*'w''(m(((_'('_('(_'(%({'(7$r  <=WXZ\ij  -.HIKMZ[{|!"<=?APQqr56;CJKHOJQJj;CJKHOJQJUmH jUV]NBB^$d&'(#$BCGMyGI;A|_!`!''((c(e(((****++++++..x0y0000000$1%1)1*1,1-101113141;1<1?1@1A1B1H1I1P1Q1 jH* j j jCJOJQJ5 jU CJOJQJH*6mH  j566O!@UV09:m|;GUþ|wrmhc^[;N'0:KZi '(DC%#!@UV09:m|;GU9x& !!C")#:###$E$% & F9x& !!C")#:###$E$%%%%% &&/'}xuolga[V   I   F I5   8q   0   %%%%% &&/'N'g'h'''(8(b((((((D)N)w)))*9* & F/'N'g'h'''(8(b((((((D)N)w)))*9*Z******++vlid_ZP6  hi      \        8  (Ab  9*Z******++\+++L,,6-7-M.N.f.g.h.i.j.p.///80V00 & F++\+++L,,6-7-M.N.f.g.h.i.j.p.///80V000 1K11222t444!5u555¿˺}xsnid_Z+,  U Jh ]56  #00 1K11222t444!5u5555556+6_6`66666777$Q111(3)3/303M3N3_3`3a3b3j3k3p3q3r3s3}3~3333333F4G4u4x4|4}4444444444444555 55555666677}:~:::::::::::::::t;u;z;{;;;;;;;;;;;;; jUU jEU j j j jH*Z55556+6_6`666667777/:N:<=*=_==>7>Y>w>>>_?h?@@@@Ŀ}xsnhc]ZW   5/b q@Au"77/:N:<=*=_==>7>Y>w>>>_?h?@@@@@CADAEAVAA $$l9 $;1<2<7<8<=<><G<H<<<J=K=P=Q=V=W=\=]===========>!>">#>'>(>)>*>.>/>0>1>5>6><>?>@>A>F>G>H>I>M>N>U>X>\>_>`>a>q>r>{>|>>>>>.C/C4C5C:C;C@CACDDDDEEEEEEEEEF FXF]F j CJOJQJ j j jH*[@@CADAEAVAAAAAAAA BPBQBRBC)DMDxDD=EEEEEEEEEE~{xsnid_ZU              K    ;  _    678              2  CD  E    AAAAAAA BPBQBRBC)DMDxDD=EEEEEEEEEEETP$ & F $$l9 $EEEE F FFF,F6FYFrFFFFFFFFFFFGG9G:G;GGGGGG|rh^T        MNO  s                      /  R  \  i  z  ~        EEE F FFF,F6FYFrFFFFFFFFFFFGG9G:G;GG0$ $$lJ $]F^FvFwFFFFFF8GGGHHMM$N>N%T-T2T;TTTUUUUYYZZ[[w\x\E`O`[`j` g gihjhi*i7iJinn,p9pWpdppp~qqqqvv{{:|=|||}|=}@}}}_~`~~~ʁ jwU j|uUOJQJ jepU j:lU j1iU j0J/U jdeU6H*>* CJOJQJ jNGGGGGGGvHHI(IJ+JK/KK@LcLLLMM$N?NBNGNOPP & FGGGvHHI(IJ+JK/KK@LcLLLMM$N?NBNGNOPP2RORUUUVVW;WĿ~ytojdaW   .0 Z Id%HY]y`!P2RORUUUVVW;WoWWX1YBZZZ[f[\\w\y\]] _"_ & F$$;WoWWX1YBZZZ[f[\\w\y\]] _"_7__Fa{bbcdeffgggĿwmhc]XSN1 2E    U 2 @_  V    "_7__Fa{bbcdeffgggghh5jjjYk+llllllm21$ & Fgghh5jjjYk+llllllmmIodopzp^qqrrss;sasxsys!v"vvwþ|wrmhc^Y'2(21111HI\58 2211e7 rM221!mmIodopzp^qqrrss;sasxsys!v"vvw-x yyyzz{{|12w-x yyyzz{{|:|||~|=}u}_~a~~u/1R8,ITp½|wrmh^T;  W  bsYz|6JL6n-/q ! v<[ |:|||~|=}u}_~a~~u/1R8,ITpׅ & F & F & F$$ʁՁ/0r~ˊ ‹%&ѧӧڧۧܧ"+^iب%&'2pz{)8jmnpuvwê2As CJCJ CJOJQJ j0J/U j~U j{U jayU6Vׅ҆Pa(),0܏dђý{vpkfa\W+  13^wj]&  J;( |$   ׅ҆Pa(),0܏dђ1$+("uݘ"ؙ ›GϜ# ɟ:ɠ21$+("uݘ"ؙ ›GϜ# ɟ:ɠʠˠdevþ~ytoje`[V2V2W222221 _ (/<  jv#v gd!ɠʠˠdevСѡGHZ̢!_Lj˥ 12vСѡGHZ̢!_Lj˥ 12JijҦĿ}xsnid_Z12122 12232R1j2k21 ~2Q1o\2122222a2s2t2212E! 12JijҦ56Чѧҧӧۧ,,$$P4F<<( l $1256Чѧҧӧۧܧݧ"#(+^_eiبž~zsleaZSL        3  7  =>  q  t  yz                      f2g22ۧܧݧ"#(+^_eiب٨ߨ,$$P4F<<( l $ب٨ߨ&'(.2pqw{)*»~wpie^WPLs              !  %  +,  j  n  tu  v                &'(.2pqw{)*4$,$$P4F<<( l $*28jklmnopvwxê23;Ast|unjc\UQ)  [  a  ij                  $%  &  ,  -.  /  0  12  d  j  r*28jklmnopvwxê2$,$$P4F<<( l $23;Ast{ X$,$$P4F<<( l t{ @ABCDEFQW|ungc\UN  K  V  WX  Y  Z  [\                              !  ( @CDFVWX`aɬʬ ABӳԳKLpqV["otмռ78Z^ ,1fi?@be j'$U jYU jU j-U jMU: jU< jU j0J/U6CJQ@ABCDEFQWXY_aP,$$P4F<<( l $WXY_a¬Ȭʬ ¾~wsle^ZUP                                ;  =  CD  E¬Ȭʬ G3kҌ,\$$,$$P4F 0 G3k±DV²P]ӳճд F@y1prM½{upke`[V%  ( ɗQ Df8{}  1iU!k±DV²P]ӳճд F@y1prM$M79}Ⱦ Pw?A & F  & F  & F  & F & F & F & F79}Ⱦ Pw?A*fguv!ɿ𪠛|wqkfa\YTO3t h >  %  $ 5  #  " 0  !  q   x! k*fguv!"|}~P2>)*M#&d03$!"|}~P2>)*MN{|}~#03EFHx~PQ23>?ABHIKLNOUVXY[~0J%mH0J% j0J%U@ j0J/U6'MN{|}~#&d% 0 00|. A!"#$}%|HH28>FG{HH(d'` 0|. A!"#$}%|HH28>FG{HH(d'` 0|. A!"#$}%|HH28>FG{HH(d'`106k*ڱ5eEDd*t;<  C ABEw+Q!7DDE TDw+Q!7tshxDxZ_GrK |A'gr,pWҮ;g! !w!J+/]/cȷ[.?\r>,ꮿ]U ~~?_gb&x7'-ro'z'']]v[vlV7kȗ<_ʶMƿ3 UV1W0MK+/V(RVbުY*6iDM mm2kIwhv3(Or+X[o' A!7'&_u4oomUn?p9T'U/.i0yq,qus6_mOtgXRY[ՀKR̙z5ym]yL{Ԣ<ť37P_fP^mgutFd)_LmVvpYmZ,=vuWyGW,,eP&~\"]Λ9ѣ i3 ƵT<͗ٮlUSIu~M?}YC8$i(N#HN4I&dV,ͲRba5ƦatFgCgVcM#zy\ܖU0uq:ˬDtΞ;e 9fE{ ؗκz˰?WϬ=!1193/&fLjtٛ|YQ]]9&{ +gU|:87\|-f|V묭AlbtUxuAT̜hfNe F}X4(|UsCn6/=|f6s1턬k =p;yÐr-ܮ#v[)mJ؞o&sҖiap\w"v ?w+o* u+Sg!a${6ݲ]F_^_DȲ{}1/6E[desN+uw^mY۩8FQ|`{d<[8vhN_/dQXlU̙429"APo`u9q01~?a-_Z$^e9>_g^±_r,^=iM>>j^E]8?j{A0KfK&/}M s^{b9iٴ[65hlyx>ξd窓t f|6FqyhߕpԁiSؔn4G=kD~JAq#@hYC t8 0>أEmxQ2k?ޯwd!u1T{}m*ӰGMzqKA@adl7[VH>BR:kթl>ZX _ژ1>)8#~7_#F\qQvNg*<,|rFۣ|+(2 wuQ|Yrn'oג.]GGWfeșz@UVUuuUW?pM&/ʼntnm\>{6-5cnMrH3<}=\h=^8+7*E"8gԣ;CAgNG?w']աΙM՚9%J1ME@e`D[|KF-y2 ^aYs?YEaecė?}wO'uH5LtA%jeūl: O@2POaŒ4O/(!S,w}WYcgl )Z=Y'/=z50$LHO т7" ]MSTEa1¦0}Ga@Ā/S̢ԉECYE菾L#%KiXA)GS^X92K>3(dvG*9s- -BN{ZbFF8w'։ "- $=$?B[RĵE`#}mI`X'9ofxyG 1옗jiLS,}<h8N?<@>v dBXg4{ۋtZu]0t:}t'+l@5ns_ʢRShzLI=;c0DJgPM_{x)= vnJ SRJdvHd?5Q(Q߂"x2(8DK #ޅSEVG$a] H,~~Qʬ_T~x旒4wc{WqAKОe8LwH~Alf?kq?ђv\4Cq{O;u/ݫ-L<85 ܡ(ݡ\Md.c{Ks<%I|R,m*+H)$:&0@z\5C rH $9CmORz-]JINJCx,ߏ8w+*MuX0Ÿ=z=nZPD{"/( X@ðdCz0;@Q'wI2zaF6aY]kz(SD^o$ai010CÚ:M I1ocM=q{L]W-/Y%Tok>ؑQX&5Xʂlj Dav!5j -$'Ph=:ԉf{@Lj+.s~d.Q+ݻDQƓMv!9d)`u$ fKX,!hӧEmy(R'2 2'MZ(i　$qQ$y<%с|`V[5Ij. dIwQwb $oA]Nds;L~dqsB+IFu1O2/c% ?VjI{aR0:Vc)O$=-Ը6,4L%O~ 1i)IapiFAD\7D,%jiSv5C;Y$IBnc պV1?hcF6&b@?)Rܨ칅Ә/N)GbZQ-@N!-̰w8Gz ]vD/ra#J)b ܉Dc@y5QpDAGt} VUZAv,מӣdC:@7Qn75: jٟtR12k7\S9 zwXkַwxγÚwښwW#A4Q:KB(Z=zC İZ>KqnZ1QhKIJrH<[Q5\(tC?naV} ˄ƃrrM_r#[^hen5w2"eERR*JK(-ᒦMMXÈ1 `p(mٜIia@eT&AIJ|HDai@(m|ᒦĸw[7Σu|H hjUA\n$F"F5-rXVTt"JKenJպhE04S"?1]g*DXkEIJRH+5adIەhʚnO 'g-YX,40bT1hKIJ|HSeE.Kf+Zg(f*s?UBC]@@sȌ\!).1楧Bס$bAڤC%I+Uq,,|ak M!:jbX CTtsQi*Yr4tW9J.UqRQ}!M)Yu1u,jFxY)0J][C'QʂTQ\,Ģ oE4aA6"ر4'UqABfQ!/8 _3 ҭRQ'5ejUMӡ!nRhs6XTߠRrtY߭ST T:45e;L]TꢦeMV%(jY`E?aX%mpC'lEU%.j:犦}ꊁƴOS5)~9!7l3쁶>S:L!1%<(+t:'{Lɥ䄢ep$˖4e=SMj SSn?7QuB\ !MFEV|(a5lQʚmBf`l(}M)`ÌLYܕT.1mߵ>~>Ð,Dx,|LqX61Maphv;`s񈔶q a%d=Rg@ O|-D6/kuaX9EҸn+ٵn(.[3TaN:&MTdجMi:\9= u?-ē.;?&HiY7/uc6姱nDJ^SoTȩ2iՖfSoLrlHWڔӰNsS9xh?Қljp~2rx*0rxVw6kS~j|V~AFS#߮v;r]UpE|P/i74ŎS+u3+%Y{aLFv_8I1%뵶SB;:xb'\"^ba68 .ZiۆM3JsKڧ!QƉtS6xF afS)iCfE`mP[.]S^",ЊKJn*||[96ɫ’jC%..UaD(.0+ U\ۇC.**ʒEN`%VQ㙰2L6PB)AWݬ9&l3e!KXJ-Cѵ-2ޔhY!o댔&U FE8@xBM(1RmCЂy [TO:ɋr)T<ԱzYyJJNAeN ͫ|c-SJ%Es2EBkY?34adܽ[9^YQ?Ga+aӳ31T:43 evlٵD>ZtؑœP9"?DCݑwvO$'X^HK4jnn)Z@bU+L7nYo6ߢ2>qaB+$m[8V8ix͒I :g id]6 [p|393mQq1:[ASm ]CL?R. k @ZҸZ:Jn,l̇Yr4"5AcK3V(`ra5j$K#V `F9$'ҰTqOPAsȡHɚQa 7e uFQm6a]E*(*9i_p Ѕ-bL5t%`GF HO~xzK!HHu:EɌm@\2231eL40s7oBESC?˧``%$F*V1'P[:5tE%kg@OMY[(mEbD|04ձ* |7 YmQvA=A%d%Uii e iu30aKAͻ;c- 3cHPNR|Sȇ:lYUG(ߚ +3&'Ȍ%/]9J<*ncX %=kCNŹ v^ L ^ЭQ x; E΍s>VܼO75]izJou2l_,b8hNf@+F~4W*{hVK+E-!TLDO="tЖeDbaԵ9MciF\NN2B!\Sij*ReMEpS"@Bmz5źO9_82P}ɐQVQw#~NqdU9fq,ʫkG5Cz<vjSM8 |4P(sR]^)Pr NpQZ.L6S(އp Ͼt9?B7eh\ځR?> en#z*LdP%njĨrSp.3.'bREB_4leiX36`6,`ƯadGe0XZlk\ h6+vlm" v_zR[3f4J_L2pl6D|J2^IBÁ"ژ~x[eMײ3ekmկi5޽ vdԃl6WC&jBy7C!yѮp]0)4 L+_sa Hl6 2QS~((zw.A~@` ^~ɸENÔ0IJe rԮwx0u7T~]`S= Wh($J^ ^ Sz2qy<ټASj'[ Y bU4UOh|AJyQ(U$eXʫ2lmQI7ٽUo#e</!{Z G\88^lޤ)G6{yaU9{/( 􎍯VӰũu+2Jg'l1Ick`z皋k:2-$Y١zݵ1$gгxo۔C7IlMwm緂d{|hϼcs-r*L|4 3-6Zkarç~WnBA$6hX]|Vfܔ<.l^CU(7{w+2^Gส!;*kfnS蒁5/\ctҰc1Wk='EVilٝ*+țE*E煶SmE)X}oLn];)O5O[q7yJ}+~QEa\0F.M]LmE [6oИSU Rc yywpHd-(8܌x;wjTӯ°O&qoE*K ,*h(ꀟ11."(SčWiBrg 2"T>M|g{t$"S\]5WWG>/x^_T׫uS,BƕEGl .њt ;9!ޗnK8C PgNeN6!ǣIL [.~*> wZϞYET%ެ$~@6[V!oXl^\kv(2:}*vN]i͋ҦpSwﬣaf%Ⓐ=Ó?L>Dm(A /!),F4Xͼ FU*FAf8Qc ϝUv\V&WQiS{-9w+G?q`@#].ECIH1I!fqbs\bILEK4iWGn]W3Fpq3KɁ7El*%(q9.>q)Ĉk,z4((=# |oȧƐ"D'|pOR6,{ߋgFѭgo_\lƖ{-aP"~'g & y/Ḽj;W.0j+$E0 {R&RSgdVfd.q MD!v׿Q;O_F$zg$] !T): ddM$YGI 0╬ kG֥mV@׀5dL|/vz9lÚQSy)–6cEĭ$o_q8P5 >Jι g8~pʸT\Z"g/K >J*[&lgl˹_t[Ym$^}H|1 >`t70_XyH_7ĝbx-< yi 0oPun[? ֿ3>n9dʱrިʂ3z;2z7Rw(y'GbO)bx' |bk y/̍Hl<*-'W7v-z7DK8A&NG K!Npͨ%&nvF̨[^V=o"a}ɹ{ա<խCy do?B~ny3o$z m/x[^(_G \ {x e4$]! ]F$ Nӝ|]/y Q/tQ+iM/=#@#?NlEǡ{m6S<O#F#((SN詛TW2{9Zszz+.? ?3඲,9UqՑI#$޲ OwȳmI #u,Los?C.Ao@_0B=Y57U^'9ur!W_'χ%;m KG7 n$~Z&?-? U NtASp/@O˕ʖk=P_5D+*wVݗúb"6zQ5}Ewxd~xׁu?pۊmߕm*oUnimqV׈`rem}º ַmBWknPGBS}╬_ܞ/7_^HldJ|GkY[N|9d!+YߪY& d\.u;/@}?%Nj[˟I-P*B?NK 1so')ÉGcS|).;7Xo8cHq+tMz(qǴgN[~J]2B]!!͔;y{|R8⻫RϜ6FCJwcHq+tKDiKwbYcHq+tOVS8uuY~U Uˮ&C[v.%xwc)]=![~VUKE,J*Vy`lSCmo63)%|C}hWNW_o5Kg}i$^;'.$Cx ^5YBr>iU{WUs19G͑3֭KYr +*^"=w][zwFǝ;A֍rpŐj[Ed"rPf<aCT;Kn~Wr3󯐻zșQ5r6Y}YW=o}=6d|ʺ_.qdD=( F \s"hU3;$w L/6˙)g G;Θ/fY*!f~-wݟ=8Bf^pG'{9{\xV {.e/o_asnzdn'zv;Juyއ8p>S6q$<<1pa 7Jg`ޞ 3 5c&ǝjNvdN`2]~T9M.]sZqZ `eùo @s8 'R|tBW|>4 WOǎ@h2/,HHjyĬv;ygl9({/8U-3{[B%Z}ծn\>/o@"lzmUӷ՜yp$A"zvîfy)ë it?OM$Ro-yg4Η"wF^r>>{Tw3\# x֒Pۑ#@r!!? ]~8Ԍ `1x8l,._+cT{rQbX*PK?rؓwK^">FX/s} 9T@rL]?')(/ k`~":$q8>` 9nމbOߦ(w=thf1Q< , q?rL+=;RǠ>R~N tω@C)w{[ WQSk+΁6= Ɛپ|)<#aL -L7s ƐV`FFy(R%Ca 9_4@%#?}G`?LFWBC;:F:o ՄBŔxJ{tJ8]x!G7RN[B`^GKǎ-SLmSepC[)w.'}pGO(]vxl~I[N@x #! 7F gRqZS7Gݏ0R@N.Kqz`6cR7dMg@xƐNNIro}'`m'tH 228<3 ƐFۃ^JawWΜFܪz #ް pZλw/ <gQpF*gΓCwG}෢%.7=¥wv[ag ~A=75*ҼPm^f-&F@]n=px7 ?gC57F(uϳ,[Hv󴎺Ao|rDă:kSt<8fٖI8NJ:[QdV*ziXUz;VG.AW}oVzԝ4y}*~gzK=;OA('>;0~Oa,!!ŝH`5S[LG2EE T6>5S[LG2޺";ntxZK$Y5VF,4uWTf ~ ml7S^3MVfTuzF `b/+C`87 !'8 T|DfVVoג%*#wD1z}c/ΟgsX [ahS>&[6Si8y0#/ {ν(9⮜(m98J߰JBޯ_(feQ,7=Xf)pe^[C_LzNr\51 SΤQi,)|SnD70;6&r4YSQ崢HDZ=|v=Di_66h,7Z&9RX_ӛ𼃀ek[Q|{g4#M6qd[(AX&!m2y#2>7ԋmf{h8t=nHƙ Ɖ`%]%NS/dnfe9wkפt4QǾW0-_a聯6'eCX_O<ЪCeM rfc`ΠY37ȷǾ܄l ~ ?wBw+ H|jp" 'wX# Ĩ|*.H>=q-*ԁGU.R] @˵v!# sL![b,%Oe ;&4HG9ot9plCٕдG*MNs_-hB'J(;}Vߕ1zV6 qNft6ORO ;#ۭ(ϚUbbX?Pf z=7;cK|tI>"7m^.AbQ*c[ &"IDt$} ]1Ma,[1%2Fvx'1XݣDJ( |L-WP0"m3K<Ռ3@ w-a.uXyyMBF|9b˻a4Q>ۼtQV cLUK`ֲ@#ⴈ>˩tb Zz Ƹ4D "s$tf>éodG±V_}2LmDE\JtAg>쯘 .uՙGT#u\4}ڬ<;ݽm]̊:'>v]ḁīNB-£T,HE8%>"*'ާ+UQ/ٴ {+]㳺+RHh8N?iSZu-/bw]ZTr#:T@RjFTLvV*=XqDΛ3I&Qu[eV`L*Օv|Xs}zP)kQ=&u"u”{o9@aMrq$3ġ=w`&*cjW\hJY]Xڥ:ӥXqvM4.|A睁1z J٭na8 S?w%]1iPMi9=85(Qݫcl}`62L=3DO;L00ғs7Ev:R ZVFe[ouykmuz޷<aUÓ]nf*ڄ6TR\,s}kCL=Rg6]cʆه+!5#^Z7;eY`;}%qmꁀٛg)4a^Sw$k~ߪ?$``kxr9 $xc@o:K KfhbflXWWR"҉wͼ>3VJIZힲ-yK ͆lVѽD/PȞc+x7?}wuľ\vppp~}]ٶ}?Xo1ʳ}GDOՋ}i^o}7ޚϿߚϙUg{[/O2ݟz/wދ+;\L{q%Azokue?,q.}Z[~ 3MfOg% ccϳvЭ1?yg_~_+:X1%{&sΟ:iĞyugWƷo?Ϯ{Dqp[]j]c7V^xS譱$gh{wP֢wŕJD+J,V˅U|c _Dd.cd0  # ABBd*rIUE TBd*r(&YLVc/+9[֛$p8a:05woG.}ɡ\t$C;kʻi4^y/wiܴMޱ,l@B5)ȑrTN&JXP$ـ'#wO?2c\|3N܌&MN_wywVIGm<=+'bAMJ$اM6nEn6F.lGa ep Su/GW.'QfIt,u|3Nع짹 ;'aFRvb5<0uYsCz>lɡ)6z^ޱ0/Xٻ6|g ĪFV@MnWBo3y p-F&a5s%ŧ4ŧ̡,sj4@U=\37@;E;}'/`:AT%Bƙ,`!:)*I28Rrb*iL|J4vQG~-txňWAj[;o:𵣏Czi<D̃Tw ]1t]~(| X#|SW 0iЪVѨ%T|-T-MbXBrsEKojf!D¡; Ffu)$8viݵA:5ίo9qcHBzQg9#~omIY+m32kruWW0't):k'Jj#QhK[TY@S/CX?b$6]}W7Kx=OQX•8~0™i~G w R  TU&xB4D6F%mi3-6ӤY4+H 9 .-Ki1Ȃ@:W7 p1U gՎ*?:yB0w sqES:>HLXc?DӍPf58gdu?$թky)<Q %d`Ic'q3:e94Ara(P%3VA4pU ѠIw&x-ےAQIG!*AubbCFw㊈jacPIhreI} G2Dk.|Ǝ\hGZUIJ\9">."EM6H5ieCw)4RyЉr45 V!V\jGT s2 B7*74ƣJ_TPj&pnrܘ?qUu{? GN'KQQ( BdZ]ɔ3>pǝr&|_Q  ՙa"Q}]eT+fړzǚ%2?N,)׼;&u"u”[n(L1-ݩ(]~%*fy=-*WӜ.ܾKlb|njƇ^讼S^GwA72 Gcd' =S,U1(LElFyQwFކj!YDtS^bGJmZM4&\ &7i`~[^NǻX>6NW&Ǐi7ZkS' -ɻVCc16-nԘpRɭnVL ;m{I`[:C-`{ .pn[ xj7-ide+ كM a"`B 9|H'z2YfѬ.WJWkwzma6`NaQmnNX.NSliQ4M el.vv;v/Fl=>>˞g5|7f?<@L=v6Mvm9W߽??b6c?k{{B߳/,ٯ3ѷWl[;Sf^{ҕN>:qՕή#jt>UhjξȾ>؋ {}L3lY6^0?/zlg/_3+rwطo>7{~sF;[կ߭XUyknw5gv+6goo/VV/1l[ﲋ/YZ1🭽Ng1 #vsjIf+ڃ'˸~vQq^׹?fߪOڠ ͩW~W6T:y3&[9vK5D?:}RGDyU3R!b3- j9K*=|wR'Dd$$0  # ABI}ԙ_HYm%eE T}ԙ_HYmqnGXr0xՔKSaǿ6vv!6K.(54H"˒9yv/&uUeЂn^xmB@MQᕐ 9ۚz ϳ}IZŔr !m;aèIg\37g8i?SjX%͊ M]B&*˒4A)"`EG7G>mE $xFA]>%1)H%`U0eי)eJuYU)]p5#`U56J%Q:,\!kmɟ(4O*S mQf:C7&f0Y8)ǝ*F$ߘIl2F"0r3&ZiG^AxKxLRv `|dۍ4^|%`cT;~Ы\nCS wѥ̀Tg-MW*6 ffцWՋ5֒sEp}ؾmwWHq9am~Bu4 X/LLp&U 311S^'c\rmWNWIsͥd&yIWK̆%MLoS8J$pi]{SfÈYcSʰ䧚m;zTE V|ԏ{ο-w*e(/IsOf  Dd<  C ABy  UuiE TM   @.P.xKa?el^t)蠶FXI!AZ02 "CFu% .u:TZ୓%t`{Yݨy 3>|wf^s$, ^ &h&-4%ouF4_΄݊>AGV>jibQ-CHSlF/~.3Ȑ\WTܯfVHf͘G-G08Q%U4zKGeiyw ՁUW^ jyu ǔL,,M ~$ tz|*=N3$ytDJE6 ([& k@>w7ڍ2Pv}&[O)i eq _Ùa) 8$˕SqBj}*8ķŸ n1dl꨾]gyõձx{"ػt[S\.5M_ٗb`'-KzƝL"hJtYzcVz+4%גAIӁ +Dd0  # ABmn@\[U#pKG~lE T{mn@\[U#pKG mKQIxTMHTQ{oq1~ChdP2eT6EPDBR*EmZ jU-s]h&h!h3ޛ7XO9{=wΝs'@Dh~d rҴF.lC=vm-/]7%HF5l<'P\A.q~erie6mEɬ|FuݸSD n.¹]L3131\A1HYzDùGYKO WPz#Xsr9hX9.wjj_qt^"|BcOd w S3h*fj7xȭ=7>Ňs4 Z8- ޜiS4} E:@;AMb}h`O9Oq|\iUDV;Mv `e{;6`.xlhGxTyקEX>Վ V_7.<-SCr 1dwțq_[N|=k4ukF6ihX6Bʊe)j,(:akT`$HZo}oE>k3}~g5%s<;Ks9ܒ7<_<;ߤ^YCj8Ww]o\Oc7w}Gq&A F-=2.cّ=ˎTd ^Q#Ƥ]DF("d maND{/z"@rGM 8$nC2h;Ԗkr-nw7叞ˏmIn쁃LDTm--$4˩>S-kj 4|*C4RMzHh:ؒiCZndBߙ ^K pyɜ }*C,,i,B>[!NbU!u L83˧VP៵JtuE TdkQbV>៵JtF<$D `xR=KA}3(ћBNF$V vZX!eV[=!^Aٻ7o߼=~&)\xA:FZYX*b3"`N,a?^grv;GYKHcX=3vCl1Q$yFN/Sƚ [udJˋȰ_z8z1QsKVﵷ}ea,NM~gU` |BhŅ~ҋ4iƿj}6DBP T RVBIIȷy w\=+zr41zMQ`>O #%SJ*,JM# y'DCٲqW0+q"a݅nfl\jv{Qq;p>þpJS&4u^E,d3#}'bLPBR$ # M"Hhsݶs'b=Uc2Ėm2G7 @Ddhh 0   # A  B<AőI3h3|E TAőI3hMJxRkQͦ !iOv.+mуZ Xi"4BhAGOoW=D!^n\naE̛f~`6:/!+ LRb.ǒ<gYxRym5e!eY,!BR2D#4xehN[/[;z#ml"wp "KIQ8C\ <~ݚSRC;?!FvcvKUj.h֊IEAbK(Ɂ5 qE?HmwKZjBh^$pšou\\&I_GODjH ͈N%~&%=G2EM_#q7pSPt++K{[x5㋏xި.yDI>n`X{Ag6n,wgzIs8YDd0   # A  B0i6 c~E T0i6 cVxBܳ.wxTMkSA=]. RJbIMBښ Dbm Bڀ((66I@@*~UɓRapofܹA'ѿG0%ipwL[ˡ}(z܆A p+DBspC@+ ?H  0c~LC mNuYS=@}AB*z(!\Ə}P9 47tf\ʄQ=wD>"J?Bnr)Ӌj*3X,%&gJLqCU:kAD% 3F.e(x4=sg(1Mڟ$R>UhM" "7cR7Tetau1C֙kcL O /?xhR1RTeELXǼ1cEo^EU̥3b*QfTYƫ.L ?N8,aRie iATyjhpNxmuˤGގڮkmdft{\Ƶnؾ܊slh"`Y~&;g"bG"[Z@9"78}!im.br`, golDdqp0   # A  B(Rw _[pELE TRw _[pE0 tp*5%xoTEǿsgw.cfۥJLT*-Q˺`CZ ʃՍ(cx7T}4!/ij?"a^s[xsf朳3sf6vaZ!0!D x 1EBc nhC6yx=cOiKw6'bl7bDs ZϢδvMWüDbLJ^A<cNV\{7q$`LuF=8\͹=x vm=39Ow pS`V.s^jԇ1Oc?;eOfc:iiv--Amjn53U7U,a=H4^ ʽԷ3Ozٓ͵bq}+e^1ه#Z1G1c; ϳQ|jl-Z1gL&Il=Jq+{9}_t❵MbY"YDm|s8gA^޻A !h^[!|yߩ$p=Z`yLR1sϟX8\nB3A;*Ѭ#nQ+.!K\KJ!q"[: Z9A {fiq9rfB%#IG~TU7_fg@tz&ONoq'Ŀ0`LN1<>I,Mݶ.WVOjCb2Xn/_ʻ_vf,e8.kxOMU'߁㩼XBJ9@QadU[f;=Ƴ~Z嫵F[,/.'! q0"nY'VD*8En 밬PgyЧU^?Νʋj}WŮsu7kuۥtyQW}Xdۺ-vťnw/wyA5WOV7_7N7jfSouE]=2n^ K6WǏľ Y 4O6-J-t.SN;q6_vg_˖ozwXV7X9 $)fU-C"# ͶݾYdm$+6HXۤ-wO(XuMT˺ ,&T샭zabNE~(6&UNaǹj^5Cگlwmv Kg wOj`lf2-\k|QlW٥y&Z֍ٔ07vqZ45o7LuMM׀K]xfz3zB5P |zÐ4=yj+(oi7Fnu>!H(5o'KDYw-J@Rd݁^gϡ\lP2tbZЙ"{:CfJL2 V4o*hSO55}( G/t =,-#fnnzw4z%M>d}GNfMioNn$LItnXi: CE+s™4A0 JwYWlmhF)+lg0ݲ,Cu=ɢڪL;2?Ò (+aSN\1LlgQmyz"Y({1ps ;1Ò1]SQχ;OꊜSd hZ4 [d&{Oj:m @*Vo c{Q,?Ǒy&f6kOU7 Ře8 x .=jEA|76+\ʧ~F"ߓRe=rE`K+_.04@0>I#g(`ڿ#,dc].Q 7{_iԓfi}8Jf`.[@ 8Gz$pĊGdCJU7hH 7!F~jcH񛝾9b9ή'ԸxFP䌶'ZHeo <t@; [ WU$%B]O.7.]*wדwV_gM2d^+jzS5;wmmTjU 3]#)|>[:wHN蔚s!:S.C,/ۢuΠy9;seN;_2쫮1B8seѠV]z"X "\3'X !*D|1):Jf*ںv/bB-ɳZ7Nj!Tq/v;2W>plUg]Bݏ\Sqz5]9{Pu|$DOO:'ƭ cn% "+5%m g@ݔ-2F ]d6}Yߔ~+Yf`"ϟZ0 O/UJtA5W8HN]Kʼn\D]y䡪5]\+ԑ\g&eљZnrxR[TaXGsz4`ލ5(&HD EG|6ءԏ\8u/5ZS~y ⴪("2޴?G\E S⊒d[<-0k!M|tYdb/x75sn/qfwz:yaYET#'von^ yW5uL y,gR.V83_7F;tV{d3x-9㸅TX_Uc8l8s?!S6a3x0 >^VF{oކF~ID9#qoEVźιtpzdE B`3ow_Gu.^NX.i^L(Gb_]˷n~Gp4& -ZSf2uC?{cw梖+϶fxf_UۙCcTeZ\# $.Xw~o6~+y5qD^Z FUj1k? 0-}/aVp}Yn4ϫWh [!8~Gm0zmsۣT_݊=D sV9|㢇]8+oHn) CEE A9KUϜlmfdE3f(MMO4C'qlq;4ӌ K;4iDo6fH _H1-])g@ y.f(5X)tk5[Al*bYݜ$k5g!ba\Чr\`2c@07i7DaW8G1Hp|*Hf,TI)D@'qC2T:#" ٫L Ԗkt.S<ߟNgL?F$qDXv0ȱ &6bOSeA繉Q: YkFAyY8ԯ wya '-cFhQ%Q4&ﲢvEi`uo6t(fxFh2H7d%V]Z~V[u擦Ql=4gdyee6%FZEi)?D>bdF/x ۏ#+4R?@zSZ|?-t݇1!(gu`?Hig_ [K֥PQ:01Ց1O=1h0Jis[<:&:7K܃EA"#k%CD7i(&jȟ " = E˜H| e͘ONYN3xBvG3j#ixD蓑sq&tX,<eH,9 TdzC(IXEIjQ#n[f ej9T:a؄#pT캬cm8B8qJ@GA7d4꒎ yьtDg:,A4>laqQDI)q1󉦝thqB#mK34ZcM6)' \SZ?SBXSAD@4Mi4V:ij9I;hhJQI mw[O\?\ 2+r 4N\?\FQtYMY.\'i!&Zo[>z2עdArk R5T̓yLf1O^Gcl$wNXRᶥ9^oSNvO=Ŕa l!FT#S^EQʂ:{Jm9LzqԝŽ3M(SRΞk ԱdlTыu P#T8,bѴ9^uoZoYM~z1nYM=͓(\k8ƨ$+lFXpŢȉXo7{I^+=E$LT<"RLHpbX2ôlȱqt^Js հZpB BGn>Y gŰ8g\ӎ.8K.KƛIi-N;kiQZiks[|i?rr1S3(U˘5hsYc7 }ue&.W UgD5ĨHWh D,ZM[2u'n5]ƮH?j2)Ē T6LGFçLDW)АZo®\s[s\ keS$J +>orBxIl+!cf)̨8xRguyq0=fnQ}(/$xp_-BMwgkjQ2=po\Ƕ)=4r% bRJ4%'+BM\pye} +ylʱhnܹ0*x0t+MKXF>eCӪbY0g4_f*&pKgqB{&!OYhMלknS3um&skJ;o, yq-kDUt#*tYL#Jt&;gtdJ> p97g>qyԐ \K+T ƊXE, gy ȂQPUƥ6FjmjFAF4a`LE.}DfZU`[y#b@D%[&khpDX!vQ)3EY"[U8lXb pӣDغ<@d2L"+Ҕ3ǁ'$SR$ցtv!aMi1aEBZ*yI˶AN{iP^NlC+pjf"j&\Kq]ݐMRG/.5waE̺\dȚ%ҨZ1Ű3@L۔ŵɥSNj)) # d iicEcH3%M@1Pv [-i 啶YW&mNVhuuCss%c>sa֧ ;pt83h6;M] *%%۲b Un\ȁuq0 (KЋ 3QFj\ Z*-0θpW2,E ĠEQrGV./S[4棢QI)MCW4D4#CQ-ĆM -!/v)a9UW ej{ؚxbPncތ!TA q$n. 1m"&;s$-BqҲ8Cp"8#l,H<%b$Ԋxl;Ml$6G>Ǎ=OEfi%#Unc[5|Ɯ{7Y L eȝ2}47!q̐ ܿ7o*`_?`Ё<6x2>E:kG Kl3&X 7Gc!V9VPM y#JeK4*h1NX/xRx` $M<"μ47G!H~3"M3X{~ͳiY5/Ե1t TϜtKiTFLh!l1 N!q k|&j@oӷNz+]_M$F?0!o~~D:}Wv1B +.Yqŧ@ߵ !FzO~L +^Ŝz}v_ue ߿^o·&mYZ^tQ{?K6)^{>$ꗎDdxO셟{["x"=ſDE=#7XrE9zRTaճN]'fEɋ˿ȺXQ=5\TG"Y ]|]|b9FcDZɍɍY-Y- ADHU1U%h@` %{%`QƌW<`$1sQxD_ 㞧̫+Kp-It?bƪ(qՑk)X!`ڎnO04~\(ؽՕ}r܇ teՕ}rx0b? e]|{؞WY;*GD\B|Q~ב\U?9|U^MS4<\-LMsdr.Ukej3ܬlO^ Q5NrTؠn7Sk#83"-hwvq5ʺCw)tXsYoP8s;'N  k g\3y_G܇xP|?y+"RSb ~ { Op.SMi=G:Km-^Gp>davkwr"N9ZN1Q*9#XNԵ.9-6s "|V>k* .wlNeUmmKl[lbبty\-m1]lZ":x|FL0928E T0jF >092XZ"|}28x;rq <@jbUR`[NJ)ʲ"Rx*]/"oH"G0]rJT(b{g?Oi~?FWf'{~Y^*+BUEie< β\BjIgjYu\X~N|;~ߣUͳb6x(o,#(BT`%*T_)((+V '|qZX$Pih"{+%ַ<AߘPӃ0[_`iG|cx{UAVŷЉHoG~Q]P~@2{8Ws/UuUi,=MmOժ _p_ g6! }WeV*Ľm˹pxuvr*RU8]UiTjrZy5 Qt(t/PesJC\Y/޾Rq33/w,á7d 0b:Cw<(KPҒIhy=hKPPXM)-h`6KUJFK4${hho2( ,a`x"N}_CA)NoJ%xYgG8q,JJ5]ВpŹm yo %K0ME8\Ǚ߬|&Q3KȥCܑg2RUe> =IvE"H࿆Ϗpu7+翕A*UƷթ\P^UHvK3Zmr"KKDWEtc_ Q1+xfE RNS44m{7+U fJu6.kmu10۵ I-APzSCk%Uh!hVѫB.+EI#huXݒ m?$r=5:&kAH'wقTJ[ 1Eƞ#UB,V6iV!dP Q/:9bS@bݰ<Ih^]ܮwPRX~8^!6\ h VW픡(0nz;_Qnگ,:xEpi.F`8#9 %u FXĖ͆ %\ 4E,Ҝk,x/8y>O:nYXW}U]~& 2iU$(JXi[CW'hΫ¿A5jA}#r[!8DjXhz 2YxaMw:`N L(:).l"ʋhY!v BAoS3"x=S 6A}/"x;~CC2z*ȟtYsе{a09( ,ZH523!: 7fc@,U^l;-\{@uÈMo6X]bTtAbeqW 6Q%6Nxa+]=CgbxA#>Kw `+|V}cw,Ӡw̆nӊ>=֢'-8Iu>IJg|GW IkEskmy=&63?3WSf|FkS5Eyg(y9ce4#AOC< 9?|oPSin!.?P$oW @: 4ƬcKZO-<צ`gWk;^M>TЛ-^ pY^RbS9|T^U+fI8;tLXDH?C>thnV1┮b){xvq+ KЬףJUhŕwJ GiU-0xA.͝ V݇η$< 2h0,U+Eبj1sR<z kffd/^?j7(UJL-@&MWnа8i]ɴl 5SrzY'_'~9"%}o` fm+b ~c4! _vS:8 ha|K߮ίwX1kiSB<$y AdiKf&km!/|N{h){l.2UeI׼B(\EX |ݱ;}8;V뤎l͈ 9Bh*/wm$ .4[toXSئqvz*<2OJ7׫=lPơk%guᦕ=0WN;考g"Ѭ^ad}ez~%`6d2S7+X&6I>:Tc?~%[GnVR<‡?rzf"8̦І␋G\tpqE#黰Qy tq EoE8#ZLtA ^@:&(H."U&vzLдDO渼4Fn܌xVYt*Ʈ-ܩ KkЙNc1rmv=L63&{+{ yWc}x@BjB#$[`hr>lO_o~oBC-4³7ZT̟Y? ͉k4Ck96S{zN{HekaFl`F{Wkߴ'uF{}# }<=h{];7I\lLeF iܤJ5" B#Q rcR{MJ#F*D$D O(15&KԢTK{w-9;͙s me` 9۴ѲygM-''ňe~\FJ#YbG'1`IEF@ O!L2. "cms}<̡l-#!h A AF=0D$8'lQ"aҖ Čݧ}82kNBtX 050$PWBM6#LA&0>F̮1\RV urDZ ZH/KNa ־lTB!ӦQ z>AoZ%urn=ze$5;+wgf4Fd4@-RUØc Zo`92ϊ9<+.;:/'t[/ W܄}ul9UW%bTL) ѓΈ"{NZxIϝS=>eU }l9|-pd`Rh%QUhi@zf.b #PYjX$vFLw9^")?812pp[r#; F[Eo29In1D$T|P\35v.OS@G RSuMA&@\@ le0M1#Bk+Aؾœ89*&qQ ku}yQ#@Ʉj&JMYO{N7dF:62cD U-G LG\a+g'R4CH {}y梸Jt(H(50$PxƤΌHF(hu<+1%RPݡGߞ.hD0 uQLaA VE u6&I^$WDb/9yQbLޒJ6vNi%zyY͊NBc {) 8g0m9ƶ-bf'q%7FfֹXdmYq;Xe/^ؠ׈'gʮ{,U9 5x=@ᏓJk [` sga%@7?qv\ *!wguK%sSw4mX/n}r2kG4OvBYGOx z W)t t!N2Kżqw 5[-@q~(vk"25XBN_M ΫLjYصb ôusGe0u8} :os]jLRB0uiVLjd_8'YukSqlMxr7Xǹ݈,CgAx~ Y Bl,>=|zŻƻcxw5wk$OHjim 13sDt{%k̯vBDCnj ^:D]j;PmmV՝נjoM7bOPwzj~ZVBtyn͘:[ԶyZ67t6[2ԟ(ۃܮg|o,+TZ+1X*v}?qnse5?PSԋGyLP=8ڵӲ٣ j:!en_Q%70Zu^v5~,5c)tW5{OA1H6\Qeoѱ;͍V"|}28 x;rIr}q`+FHKT_c(RjV"Jht>(r#_u@WeeeeUUY=/{?gO Zto~-_W/{{7KeuQʳ( GY u\P- T- h/nGw{UU IVi6\&;bꎅ:o %(BTȲGDsP~Z~vX)( +cXadK#;2ce4$Rj1qАE>WJoYA aP^`i|C[T`n%-`"cGt*G Ob|=b˛Ѐ4`ɯ7P ב/fn@:9bS@F.;4ᜅv@1`(n·n[Pa0>& CW* qW 6=ْtvst.Ğ!3D?l ?Bhgd>koP;fiEtrkrKgFz8ȉ~#+pxƨP-K|O38ӂiO c}1yau},ɳԌZ8%;n, Gfecqynu*]H拵67˷^7-s&#m֛ΕN# oa_DA%|N̟Q.C̟6B(Bj1Dp ޹-*>29oS86~Pg6zoq@=@0o mCB>mt5h5@k=`Of"]ҊXp&x JMBր9wJ5kn @z>$y1nRyZ6]Cw1DŽ >Ϙڐ]shnV1┮b){x6̑vq<=cn:o:nD= ;2^. 6nU&Zŷ~?/ "+-Eo_r8uVb`},B0?-Vo Z.b53?x:[kq g/`'w4>3ReDR;7&yF˨xvG }Jo(|ޢjK>a@'r"e!q q4uUm׈"&p'e[P=^q׌ZPՐZBR2'/x z[.`K*FBK葀1&yM rB# $McyH>/c,<-w#s0$JRƪ,o@gܨT&52wFa\ʲNPu|F@B2+¥Q ;;^x$3E\T =AH0Mupz8A7ЖOD1enF9h/!BIju%&a ʇl(Zx0IID;sFzwN 9yz%D]e${M C&~P\;E{]OAR>t#*4ʏ{wJ GiU-ĠU<`.͝ďݭmG]1o0A wG z`CWi10+#5LS 2~88'3܏śSx/ m7j$C'a*<\m:~ N|l]tLȴЊP :SSց09ǍdxLcg!kˍc@zVm9Ȼo Ixtd`&1wj14?}s*&:Pw3mRK[r` ӝUym X0]>S݋Bj@hҗ53ERj6 *%)#1~c,I&4,dlZ9E2-@󳞃k sr`z&@'_'~hI?ӐQֶ"F0/bmh|zX9)4q9?]?'h kG ?EQQ@U l +[vu~m߾n@ˌ!+-Vg73Ԯ񆤾Y9=TeᎶBw /J}ddN[5lz'~u{:cD.[3"HZਊƫ5]S ]ݛ &1uDߝ ϰ a)꠵_{ -lsf]ig)Ӎ+|ygݝwt~}hR/0Us>UU 2=?l4x2y)LG,lok֤{`q*ͯ^m%[Kn|WR<&Lȥ} 6Iߛ6˥q02㈲ҩ|phXi73/{(rgԴ53mMW19{lm5]k4qfa]Ϛ5si4x`6j#ik+),X]M-၅}MTS3=13g75J(yX0 t&-?59E`OB+6*.2BbvekX!2IMP뺈gorlV!76p6C^]"a2=4Ǝ#s{=AЄ<ٴ]wņBxf3,pA-n~M|؟H`#]p8v䒇Pä"- 5h^l"BQHD2n8EPM3 ^3gHi9c;mkmɁ޼I{ kЌ- f6g } n6= 󴥻]3, ]mt&~EopD=&zᵽ1Xތq` | OFnepb2s23A'38O_Tx^l5FD'lqP-Cnb"ZLMoXL ڶ@ M=<4D- É9ߕ\]lU-- hkoHn."116@ZZ J# ƿ$B[!ARy@E# DQ$RE#ڲ9g[ 9wf3gyXX Nv)X3esbkuDXe$T{D. HlJ,Qpe><"mrzJZW,Ni9ʤbDTBtCMSw J1^Iu n-\*6jͮ ]5˦n&Gf41)h "sseOe5|_c<;_@Tr;v{ncV"˷tdymSNnj<Т㇌ƝbɨJ%SQ2ԗ27) -{H2mq{6K-EM7}mŠt@=Kfߴ/ 9#v3 ԕGMGEmrR[Hl-ЦU &ڰc2aHV&0ݠ vcDb7$fU;B&g>J5P UZK@ ֱd _3/),WU+ T(vJTO(:C>Bz|>Tl:KZhI\hB.rdʮSiZcАZ&zt?_@pgNqP䂜#QH:M*L|3{a2:bYܑݴb\(;UHtyDfqeqKE=L'E NSt'QA@&uf~2D2@b3  d> N:i녙9tQRo dNeٞ[̓Ocsua303K1p_Q5BP6 ~d߅?XW^SzmTn˝VmzF%ԔgyVnZaMɳ7űA A؏yCkKJ@ T}`e}m8r+M-r#0{ᢍa5T ;VU]ǎ}`G `6D'PPBϝ5QWfP?$`{j(PM))^_kT-O^rH)B;բV}C񭅰 tM V΄x`=w3Yyjf(nhQo`| l1*'(򈯭 ȮX/q,6 fz/l dLLbD˷[>cF ;Q ٺ Go@}.;✀K\ 2 ?(It&ZoO AX0I8 `qN5z~sz[?F!;NsX9.DXG£)bE/7Θ R(cZGTLIDG| E 891 eT$:,omG`žx-=$u\-Rhi{bJ}pHmKVJ#qJ{ ҄Z}[ ~ 0ӥcCIX:گω#BE.*n3M*a5K3V!޳X=Ļ@10.t͸.]FpJ󱸿=0Fd1pM1 ෼&.Y8pag9fTAv{1t10mh!QUIuL~5Zms}k_wӃsaWqˑnaZߧXaܲ 5zg]>Dd2WX0  # AB\@A64w_E T\@A64wX"|}28\x;nHzl"H Z gwdykKɎ0du#^!K-IywbwdѬꫯ.?jO~-w{?/+׽ܛ4¦,eVyՆYY^y^H. L.RT h/nOv{uIWi\&bꍅo -8BLFDqD F7^Q5 Q G$OE30r4Z\uX9YdEVRoYa^H(a/;㗧'X0MQ~=Pu"~guډY8(*+Y}`2p_em5ςJ_q-K d9γczY#(]g3O󠾈e3z, HbK yؤ'',~++Yap(O"MP,AEPWWRF2.MQ$qIkq8JdMŵEI f/pI~TP ixJ!hg.l{X8뻌4"gxpgQ";a(bP'/OQ1 x!KӬ· }۲T겑-6^#!ݓ%@G{[TEP!ĀE4u 7U-J<¼,#$kx%hhٹm y-m. @+W IN 0Y[]D \ sLL9{oX{G=7^ŸϏPͪ57$dti\V k\x7̬0al`{$-eQdRu_+*+%ۊjY^ F8rmMl;7XDJ@^TqڕW2qdܔ\@`4nIX[pM)C0JQ@H 4(/W])6f!Z]8r?@Mjpt${<֪A&N|Alm R 9e^45cYA<ŠjĎ7Y^>_!#CmS+XG jYOC\j5-]]wP3~$^">Y+ dD %Zb-۽<&^=yWI\kG=<УmY!.Q "怡.Yvߞl{)kz: P}XiEҗaz `\k$=-t`xqd QnO?#(~D?Bϧ_}ZE|A g 1t5`e|~`x^!&/?i*w~HkGO2ڋ sj40W})ngOO;T$X#z"}l g69gaJ_֊㵈 zˏ8?KTՀycm10A`UNTjWQYDy j9Lov6ȭ">]rD)WRJJ?)P'=ʯѭla!Y@qE[^o^yhYa[,{'ۧF t`EZ/toiP]- ۑ~bںR4}gB\{0j@x.hn˜74w';t*g0ݷ]wj^wI:+aO1OXg_NOޙ? 1&B+$ǥH+(!}) ȅr\8_;yC*|.kh5?j ,thUEDt!ָ !k@Mg՟#3a-Np'F;s4oCIԌys%#K7fp4݃%vcuRul&; CƔEg6l=GD8X:=<\HxPv~MR5Bo4N5;Az-;2YiDKH[W)_S*c ~DR`WM7ȗ"i^ވ7ߖ ub4Յ`-B0?6M6-{K1Oy>୵8=oQppJwg&ei)ޝͳ R\qyŐ2ql2AH/:]) HD ¸ tk3葸@ÖdzԺʮkH15ɘ|2s\w=r0Q iQ 3 V+Y)B/x2+%M7ڄ)l!)@Awݝ<€5Ab>6_T Dջ1 p4ΚLdU1 1T6EriVM%<12ZJg˰R5_r@Y!(+IR1W1$2`g6,KXř05sv,:0W ¦N*+E&I\hEg]c3tL2:hvI@Oc M?veq9u7-jLrԭfc Fвc*Z_MP憏!;Ǭ >pzH/,```"["UUŦD04KtR2^Rtp hUP6uojI\av|_  f3G@qa*iwavɔ=3?Iv5陬M_:ǂ!?hUPKe0 zlNz-Xsu|0<ݑtfRKr< Gmev^tNs rj:@y9]⓮eԑvNMN7rN{yx ض}yf`A]%94$My~mZ0vSBl@뚉Y"8JyPU ZJΈkCHٸnҔ!)|O263Er-@3- q U=*Ƈ?Gi Qն2F8࿖1.ct>=a,~J@]IѰ*ТOQu\IbG;ru~mi^ OeΛL4m5(I_ɳww+sZѮ񆤺>=LVUᎶBџ%0XTjESȚL;=lzjiO':mD:7"Hਊ65]K ]ݛ 6_Mlcs;#aDɻSAkPFյJcd})u3;:`žHAʺyw^l4x2)ƛ+XF16I>l&c_l|\ZomsZtC-RXsiNAЁfDAqf3E6=.:PBgLAT5U x)UǛr}*z8px } V ɁH8M;FCYZ?T: RVat*tԙy^'SHnca]D/zk vu_}UB12=cyo[5l `&?BC,ozC#v3g|jm1*7 bPgw.hB߀fHԅuyb6Š,mA ML;<AKH5϶PA&qKm>4vtsإDŽFH;27d ( Yd`C&rm q 2=[q-\-*~ؑ;*8]ȅ,1R>[|J.,jF븙<a4AȘSLm;sQPJFџZs1j};9,[@TQ23hJ>Lv> ㊙8 IܝU/L̎XlK`oꡨro }6v$0&tHjhP겔.Ɍ RU=QF,c%/t[ڴBO! ̄2xeHݒ`-on<6*BK7S%^׌0-@Q:hTV@-3w徏nOT\A.mH<4M ij1:SCUEJ(PJl:L$-D[@| J̒d% ׆:x4m.5d;*#l\δxKd( d餑Sh* 7*ٜT)-FeZ"EI:cy5)g,H>ajssm+ScNtkhs'˗@6/^$OΈ^hc+a(~)&pG,͙S5Peo@xdB ^ L?Sn:_MnWw9r޴N!/~A^29|aj/ 'MF>@|+\1T=z:`"ci@%,4ds1XceͨzXJR(jXn }(6$9;_Cm-^=xb& a|6H%`7T7W{3#!R/^kKX}ZsM[(]سJǸAY^rk=rAkr`!Q\~3",){8œf޸^l_ lGG;~s[OJ$rӣIaHE8O?nAyU>#Iu/\[;wg(r198MW8yua8_ĴHi(9Ͳ*`#ARJ? xk'Q'Xbm,($ad\Z[`8wtGZ*Z#WE+!Jr&m GA§gο~BP%s\יkU'2kV "zXr$'хi"]ㄸ`UW\h]!a`;ch̄%F!JrA|(f4p~/Z߄DQ011\j F׺qтmd,x<"G(F}d?5fW8ʳY(3&c`\Uj$b{b$䭠{16Wb7MMo|"PLGc1 _[oWqP\ř+TP~V%~-vBܯ/b QޔJl{ V B8oer%8I(]ue )e(OrENF/Q"l(w/PUsGe!Ly!o^B<,āN o8p82D27r,O@}(Omztl#fJ>*6r٩.R?!%z8O%B ͕j~NਉuKv/WOsAQOB(A[V3Έx*$r0k8DV{"v'I̓<) k}ʰHZRG=5[?h\lNw DYJ#ߐYMna;!I Y r*t֪]35#ZV=e5J_.CוgX MbWu`eN (:).l28vRdX⠷X)IU%i@[ Q D!, 'UVTM/ ">e`9kGF E+{jf\/,)b [eŶsv+3Flwz w%?PQ^&]+\FzKmڝJ;V{?Gh>s% 24DX,=e鎩6NCn-R}lSdt9Qϗ~yj40Ws)iGvZ0)$8#:"]l^/Wt ֲlcnDskS^ĂSGɏ8KUՀycc3У8`VЉe [_G ht.21ˠcjJB`Y4/xNvG)N")R3FU%RaGs4+W r'L>e+0+{#tu72,b6k2 k pgDKq"t&uBǘxK꒒'#Č}qh΄:NLШӖhgĬ ifs|TU`m̷ 8pI6IQp&D☧3fK(j$1ģPꟅ֍I>ݘܬDX]_(OzK{_RJ ȅsjߦp]\ɯ= Kl>|oq@=B0o =C9B>=t5vjrwhsKZ11O#<צ`gVk;^~(5o1½tcɿ{=Z4Į9|u*e3ѥ7Xp2,6>A>d`n1┮b){xrq,+.#Xeao (} Zد%-T~܂ 1WbXYL3XJ^u` Op?ϭ)CｘFM~$L4d|8)yl]tLqъpTJSSց0)F fLcg!kzև<@ǀ: Vm9Ȼo Ixtd` بj14?us*!:PwjnyVf,touUk~п]^'{Q(z N=K #Ҋ{WUGWpV MVh>06f?ڛ4ebH _ALƦu`S$r83\YNWma_Oуf8J>#,{sT0k[#W߈A14˟҄O aQu\IfsiÊ]]\A۹:Cki|ĩm!Z|w__݊<>Kv7$Յm-fE\f:wWEK53;pZ%jiO:'.:mDZ3"HZਊKU#؅;oۋ&1UDߝ ϰ `)zת7:}/42oJօ~m\q;_Tz T K{|>d0O|^86fNᘝ4DfkXvqjQZ!;rݤ (az3۟EBqnsCC.Pqу!=.l߃%cO<*xS.xG8xiaGܫ w7e,Kl箣/ͤM;O45mˋpW+ZV#˛Ns7u``,F d>@d,|KgO~lXAu9rg@ęRӄG[`r>93~ fs<pCo v3g2G *%s?]H?Px."o`J@~e4} Zt؛֝qV`$ATd.f K#aK4vla dֽ\fE]#UEHp]^@Dwa$1ӈD! t6/w6OL$2b(y1V,z NO2Lˌq̊ˌ50Z ruT 6La7dY @Q:z:χ + fD1~h;Kn MLnc*s,u&C㱊tX(#&ʳ Yl{Ps?thcMtƚ8T1h/xg`pZO.ҜB7` ܍z%j:/2]oRtXAm<`_3BmL&lDJ1A8 n |+هRPsOM1BTrQTA|޶Eriݽݽ;  !"4P,ШHD>Ah4#P 'AQ4 +!ivڼto͛7okQvޔ2@k$ D@ Y#VZ-lUv9r])*]hq9SSRl *mR:XVJj2'Џ,wV"6~ZE;x5*Xp Xz!ۦ24B+;f&&SIeJ/.F&_+yÊaIv"+@$< F҆[\wy E^-Zbɨab2r*[FTFU@)ROEXIͼ'ɡ*T5' /M?GI nyRUd@{|N+t|Cmr&J=beƟϿm fYn_WpW>h,,[&5NiV3R 4Jm9N v[M (5#G>fcF)#A}œ.mtn.:LKVr%1+WSDzJbe7 =6&U2?ag;?QKE^ Q-@ODH9J2˰ w(JϲHi-sAɗ*SڪdA[5f5˹-ѼXDqeh;@;@KIVNGR6T4;|2S,oBirF,N4KWEgc'fY1`ѲgS1 Tn82PROހh (bIõap3F+]8ѡ5p;~#I^YNd-ЖF(^A@TT)-ydm-Be'grXY+cceG ^떯\ܺ?YNla85GL6Yh79!o@0}Z{! .a pOg)|]_Ln[Xw9r]Xǚg!jبcA>~C )8ŐIb/ ߢuk50 ||BmbizH&NUArиvHx&,3EMP5@ڸFw+쮇FhXH¿'[bFArģRU/Z|[^IK|)ΫG@zd?^O6ȁ673ڂXڊXh}ҵڌQ9҇#1̯a.}Uٍ[7~}Qxf s:iX(Gѿ2]?%梇b'៾"1z8T}=ڱȍa]qizT??Q/GBɘ?bc>(2nG:S`6(`#vL- X<&+'Gfm:Hft͈!J/9 r= [ Udv*K}`ZDd2WX0  # ABf( L)SMBk$E T:( L)SMW"|}28x;nIr}1p?H,6DVH9;BuUvu?a?l?fGfUVwSx̣+3222"2"23zo~˟GS?Ue͊JZaS2@ShZ 5!Lh@ doYJ(s0y@x z4`+W# 6u"_|iV A6s=:_6x%\"ydj)HzFrvz$!J@_X n pD M̺%{ի'90 ~'Z-+gĚ?@P`eb9lP5@YD"+=mD{'I̓<) k}ʰHZRG=5[?h\lNw !DYJ#ߐYM (} ^WR c%H 6^Vׁ;}*0'Y.eͰrCKK HZZ6]zCw!c"`CDӿK&M-#N*k(22OIPf_Fk͢h;ԤD\de\-!Tlm]|MݪI2.^5D"_Tyy#^[>(YeTj0^ձ ^ u#[\- e؏e'_h_0 9;2le"C5q%litmטb&8q1P-d(#o{ܣa 6jQ-; V+Y)/x+-m7چ)L"$)@Nwӝ|l,<-wc`^i5Ȫbcr#3;m3Ү4Kx8yԄg $kT|be@3$a6xkH**.6B:Q.W bbd8lX+3;(`kX&u`zp:KUVL@%Ў>y9T֧\50e˔dmV&:8a=V/3r7Жeˡ;!nɟ\[cGh/47B-T"o*LBه>6ʇl([z2y#0ݳ|__qKsUUm4LXv%)/;˕_4*(875$.0npzS_ #] #8Jf4ħOyB-vv:}| b4/ݓ_f[Z "(%eq5[%b+}u8vo2OZxF4 ,I<_T߷4u6@UDkX{RfDZo?*m$m:,G -+z EA߯t]qph蛷.pHze3IxpkwJ5yn/ ;7U}^9v|bJ?pȷx~#9wra;l ]+˅;*YC >p9adxf88'3܏se} 7{/Q_9: Sa9 Y=:߾'Nm6y[)85p\"2Ԕu7Lwʸi/YZuP'*m;yam!.  srC}_^B8;&Հp.^%@*NRMZ-/%T=STc+`9 vD5v/ eR4z 5sDZr *M&] XX{L I+7hXش.sdZg+ #)9zwt|Ӭ@'_'~9"%5|o` fm+b #l#cSxA;+-Uu!mV178\o47ok3߾n@f˜8-_C@KK[gԮ񆤺9=LVU6 rɻ :`R2pu^D-I9_ށRMUkF)B U|ZCu5ygѽY b{6>0`A,|:UZ_Z^z@bU%ZMɺpϞSϳ+|yݝwt~}*R/0>Aʺy{^uxo6fb4 +XF6q>&c_l}^:o\{Z0)|,`^nRqLg8CE߁EC.zPtC譡'NV uF ,c 7SsN遈SSӘG[`rޗPyy7,s67t`=uF?Sw8 bPgw.a0B*;̐!7T<\a}:P`Ӂ;E&F-;&g[0)f{0IY:.hiSC|0?wljKAwڔvk=ʠG2N'@B_^)!w9L31F4{ .SL Ȭ{L]'Cu̓? }h.Z$0&t(06d!t. uRU=QF,c%/tӎ-x# Y6OBzAd+ٻc\@gʨ Ao@XRMF7ц9҄Rq z`ggdm=+`{w4iz6B58MDmیoOy7δ}{ʾ5o_۷׳o̟lD]ܚA;塉]mDen7\\<}n2'SA `hԢ#GvzrՅ!}e ؍z%j:ޤɘ4ڶya1)mF:jq>ҬdkgZ 6 76H`h(Q(0DA H"ZEMPC h4D𦀽zΙݻ{f̙3gfdmbPcP6wǥqZS=ߔv\ChT(Y#sFv]#FVWڇg>CE\*3;..~tqt8oWC /]3x~nUqڴб:92,Ѷ/-*pS5g6 Uq=lR.XfROeeV!'IeVE )r'hYap\:!j10ܴ`Y7U!jU պWWPe%b7.;'&9IOQ 8TͰ̀®vNK)B&F5ԠxdR"t*#;edzҎm,6M,8d ڋ̈́ {PZ(7<"uYP<89PBI EP"9i̓$2RDV+.4ᬢĐ 7Q| < Zr^6D{ĔT$7(:Thv꽶7aYFꥪڲcThȽ-ZΧqbdP@V\!O5ВP" eu(LneCYHIXHSbȊ\4hȺU!4}[g X7h*}.ӐPWP-+4m-%#qUU%E47%$C38ѡ74p9q#INv!76hE#RWP\qPu*Z27-> 7>%#_ޟNӔ9;o<ǷZl3C~_'^[ A}bOOCO:RPs ,yt[%pzY1iA0yy?Iwtz+Au @53PZԺV '^ >@җyp? as@z$U 5\|V8x6o;EyGQ R+=! c!> zƺ_ ǠnBW{~6S^d#, HW~figq׳ڀ\ڈ\} ҵZ%a\GL~~#{ݏmW|D o)Z WB}b{?W/zjG} ›m\ r=NWGetlKp._yN]#Q}`-9:0|j''o8SD zqQ˲MP(w(U݌:͌u#RR@Ff+&ű"CO?ӞKt%_ D!J~ F&zХ H 1>q>C|,G\Wkϼ b 1#W)WXr"gяq1#눸]2ƓhlKp.2.6ϚàF!JrI|,/At]A`C8xCb;Vn.g118sRxt/o`؄W1,>5D4c1 C(b֙O^\U0?w6n% @*h@-CDStrip+ sdevPjaD P4$Energy Settings+004 [(@(NormalCJmH D`DTitre 1$<@&5KHOJQJkH'H`HTitre 2$<@&5CJOJQJkH'>`>Titre 3$<@& 56CJJ`JTitre 8&$$$ 0xx@& CJ2A@2Police par dfaut@B@@Corps de texte $<<CJ2O2Exercice %dCJTOT Algorithme$d%d&d'dCJOJQJkH'6O6 Unnamed Style $x>OA2>computer voice ex-9CJOBcomputer voice ex-10L$0(P%d 2H`x  H `x|@CJOJQJkH'ROaRRfigure-encadree" H$d%d&d'd.Ob.figure $$xCJOrcomputer voiceC1x< 2H`d  \ `xCJOJQJkH'/@Listeo$ & Fx>Th" CJHoHfigure comment$$$ H@& FOFcitation-auteur$t CJnOnfonction-comment/$,dxP 4! OJQJkH'RORcomputer voice com $$0CJOJQJkH'8Oq8computer voice-9CJ2O2 Liste-no-just$.O.Exemple $0CJO1computer voice ex-9-2colI  @ H`x  H   $ ( @ D \ NONcorps de texte-10 !$PCJOJQJkH'"O""Algo"%d.@2.En-tte # 9r 8 @B8 Pied de page $ 9r ,)@Q,Numro de page4@4TM 1&x r 5CJ4@4TM 2'x r 6CJ,@,TM 3( r CJ,@,TM 4) r CJ,@,TM 5* r CJ,@,TM 6+ r CJ,@,TM 7, r CJ,@,TM 8- r CJ,@,TM 9. r CJF&@FAppel note de bas de p.CJEHN@NNote de bas de page0$hxCJPOPComputer voice1 DCJOJQJkH'>O">CompCom20CJOJQJkH'8O28Biblio30CJUidjlr{%A~ y/vsn     yvssnn l~ '   @!a!                         lNU $9&-/6?/GL1UYeyoxIӯp7?v~N3 ] x  !5Z- $RRRRRRRRRRRRRRRRRU> rQ1;]Fʁ ~]%9*07AEGP"_m|ׅɠ ۧ*2kMM~   5 /'++5@EG;Wgwvب*tW!~  !#$4Uprs*,-@a|~"$%?`{}~ Ab} Ij034No),-Lm"=@AQr / 2 3 P q  & A D E X y  * K f i j u  1 R m p q   < W Z [ i -HKLZ{!<?@Pq~ 2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@2%@!$+.U!! _Toc367522629 _Toc367779732 _Toc367779816 _Toc368136194 _Toc368136524 _Toc368739491 _Toc367779733 _Toc367779817 _Toc368136195 _Toc368136525 _Toc368739492 _Toc367522630 _Toc367779734 _Toc367779818 _Toc368136196 _Toc368136526 _Toc368739493 _Toc368739494 _Toc367522632 _Toc367779735 _Toc367779819 _Toc368136197 _Toc368136527 _Toc368739495 _Toc367779736 _Toc367779820 _Toc368136198 _Toc368136528 _Toc368739496 _Toc367779737 _Toc367779821 _Toc368136199 _Toc368136529 _Toc368739497 _Toc367779738 _Toc367779822 _Toc368136200 _Toc368136530 _Toc368739498 _Toc368739499 _Toc368739500 _Toc368739502 _Toc368739501 _Toc368739503 _Toc368739504 _Toc368739505 _Toc367522640 _Toc367779747 _Toc367779831 _Toc368136208 _Toc368136538 _Toc368739506 _Toc367779748 _Toc367779832 _Toc368136209 _Toc368136539 _Toc368739507 _Toc367779749 _Toc367779833 _Toc368136210 _Toc368136540 _Toc368739508 _Toc367522648 _Toc367779757 _Toc367779841 _Toc368136211 _Toc368136541 _Toc368739509 _Toc368136212 _Toc368136542 _Toc368739510 _Toc368136213 _Toc368136543 _Toc368739511 _Toc368136214 _Toc368136544 _Toc368739512 _Toc368136215 _Toc368136545 _Toc368739513 _Toc368136216 _Toc368136546 _Toc368739514 _Toc368136217 _Toc368136547 _Toc368739515 _Toc368136218 _Toc368136548 _Toc368739516 _Toc368136219 _Toc368136549 _Toc368739517 _Toc368136220 _Toc368136550 _Toc368739518 _Toc368136221 _Toc368136551 _Toc368739519 _Toc368136222 _Toc368136552 _Toc368739520 _Toc368136223 _Toc368136553 _Toc368739521 _Toc368136224 _Toc368136554 _Toc368739522 _Toc368136225 _Toc368136555 _Toc368739523 _Toc368136226 _Toc368136556 _Toc368739524 _Toc368136227 _Toc368136557 _Toc368739525 _Toc368136228 _Toc368136558 _Toc368739526 _Toc368136229 _Toc368136559 _Toc368739527 _Toc368136230 _Toc368136560 _Toc368739528 _Toc368136231 _Toc368136561 _Toc368739529 _Toc368136232 _Toc368136562 _Toc368739530 _Toc368136233 _Toc368136563 _Toc368739531 _Toc368136234 _Toc368136564 _Toc368739532 _Toc368136235 _Toc368136565 _Toc368739533 _Toc368136236 _Toc368136566 _Toc368739534 _Toc368136237 _Toc368136567 _Toc368739535 _Toc368136238 _Toc368136568 _Toc368739536 _Toc367779758 _Toc367779842 _Toc368136239 _Toc368136569 _Toc368739537kkkkkl))))) !! "/#N*j*j*j*j*j*j*+++++/6/6/6/6/6:::_;_;_;<<<BJBJBJLLL2N2N2NRRRXXXYYYbbbfffIkIkIkuuuvvvPPPؕؕؕDDDPPPyyyھھھggggg  !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~~~~~~~     99999, !" "M#e*o*o*o*o*o*o*+++++M6M6M6M6M6g;g;g;<<<FJFJFJLLLNNNNNNRRRXXXYYYbbbfffckckckuuuvvv```(((+++ """țțțUUU\\\000ttttt$%4Ust-.@a%&?`~ !Ab !Ij45No-.Lm"ABQr 3 4 P q  & E F X y * K j k u 1 R q r  < [ \ i -LMZ{!@APq}*ALNY$%4Ust-.@a%&?`~ !Ab !Ij45No-.Lm"ABQr 3 4 P q  & E F X y * K j k u 1 R q r  < [ \ i -LMZ{!@APq}*ALNYBSK5Tori Amos:Cours DESS-IDC:Cours DESS-IDC - Lang&Cog d2BSK5Tori Amos:Cours DESS-IDC:Cours DESS-IDC - Lang&Cog d2BSK5Tori Amos:Cours DESS-IDC:Cours DESS-IDC - Lang&Cog d2BSK5Tori Amos:Cours DESS-IDC:Cours DESS-IDC - Lang&Cog d2BSK5Tori Amos:Cours DESS-IDC:Cours DESS-IDC - Lang&Cog d2BSK5Tori Amos:Cours DESS-IDC:Cours DESS-IDC - Lang&Cog d2BSK5Tori Amos:Cours DESS-IDC:Cours DESS-IDC - Lang&Cog d2PowerMacintosh User5Tori Amos:Cours DESS-IDC:Cours DESS-IDC - Lang&Cog d2mathieu lafourcade%Mizu-age:Cours DESS-IDC - Lang&Cog d2ml"aleph:Cours DESS-IDC - Lang&Cog d2* dDDQ RhRR SXTYJF@ OJQJo(D`mro@h OJQJo(" pD@h OJQJo(" D@h OJQJo(" Q ]@h OJQJo(" RmP@h OJQJo(" tR @h OJQJo(" R @h OJQJo(" ,S`@h OJQJo(" Y`(#@h OJQJo(" `Y`f#@h OJQJo(" @$$tt$$5~@@GTimes New Roman5Symbol3 Arial3Times7Courier;Helvetica9Garamond#0huLuLgLG2RW$0d~DESS double comptenceBSKml6|French Grammar Parameter< -FRG2FRGR4 ^( ^)6|French Grammar Reference< -FRG2FRGR@ Oh+'0p   , 8 DPX`h'DESS double comptence8ESSBSKSKNormalumlm2mMicrosoft Word 8.0n@@jv)k@>k+k@>k+kG2ʷʷʷʷʷʷʷʷʷʷʷʷʷʷʷʷʷʷʷʷʷʷʷʷʷʷʷʷʷʷʷʷʷʷʷʷʷʷʷʷ@ `xD`@@ ` ` @ ??@p (0@  0 p??? 0p (0@  0 p??? """"""""""""""""""""""""""""""""""""""""*""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""*""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""*""""""""""*""*"""""""""*"""*""""""""*"""*"""""""*""""""""""*"""""*"*"""""*""""""""*""""""""""""""*""""""""""""""*"""""*""""""""""""""*""""""""*"""""""""""""*""""""""""""*""""""""*""""*"""""""""*"""*""""""""""""*""""""""""""*"""""""""""""*""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""*""""""""""""""""""*"""""""""""""*"""""""""""""""""""*""""""*""""""""""""""""""""""""""""""""""""`""""*""""""""""""""""""*"""""""""""""*"""""""""""""""""""*""""""*""""""""""""@ `xD`@@ ` ` @ ??@p (0@  0 p??? 0p (0@  0 p???  ՜.+,D՜.+,H hp  'lirmmuWR DESS double comptence Titre 6> _PID_GUID'AN{D3098D00-D724-11D4-9BE9-D31F4C5FB7EA}`SSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSSDStf Q/C %\n 1073741824nnnnyEudora AttentionEudora Attentionynnny259nny3ny2002ynnnyynn0Namennynyy00yn3010ynn d3 @ `xD`@@ ` ` @ ??@p (0@  0 p??? 0p (0@  0 p??? `   !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~      !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~Root Entry??? FrooC00d3k?Data????CC? DLCSarw0000??B1TableAA i FALFWordDocumentcr/aww-wodscp/cistS/APECG.FIGLMapContllor0re000!SCLSummaryInformationMPA(00GCHTtALMbirtetu0000EMDocumentSummaryInformation8IMGLLCStsi0000GCCompObjRSC./.iptc/sPSCA.EIGFG000WIDHTXbiutObjectPool8GHCMTALttirubet00003k3kOLSWRC FDocument Microsoft WordNB6WWord.Document.8Move the current message(s) into the Out mailbox. Hold down the option key to copy the message(s) instead of moving them.Move the current message(s) into the Out mailbox. Hold down the option key to copy the message(s) instead of moving them. Dimmed because there is no current message.$xMove the current message(s) into Trash mailbox. Hold down the option key to copy the message(s) instead of moving them.Move th