region:us
---
{}
---

Votre fichier `README.md` est déjà bien structuré, mais je vais l'améliorer pour qu'il soit encore plus conforme aux principes de référencement (SEO) de Hugging Face et Google. Voici une version optimisée :

---

### **README.md Optimisé**

```markdown
---
language:
- baq
- bci
- fr
tags:
- african-nlp
- low-resource-language
- sentencepiece
- tokenizer
- baoule
- cote-divoire
- translation
- tonal-language
datasets:
- custom
license: apache-2.0
library_name: transformers
pipeline_tag: text2text-generation
widget:
- text: "Wafa sɛ yɛ ɔ fata kɛ be nga be lafi su kɛ bé trán asiɛ’n su wa’n, be bu be nga bé kɔ́ ɲanmiɛn"
  example_title: "Exemple de traduction Baoulé"
---
# Tokenizer Baoulé : Modèle de Traduction Français-Baoulé 🌍

**Premier tokenizer spécialisé pour la langue Baoulé (Côte d'Ivoire)** 🇨🇮  
Ce tokenizer a été conçu spécifiquement pour la traduction automatique entre le français et le baoulé, une langue tonale africaine parlée en Côte d'Ivoire.

[![Hugging Face Hub](https://img.shields.io/badge/%F0%9F%A4%97%20Hugging%20Face-Model%20Hub-blue)](https://huggingface.co/Adjoumani/BaouleTokenizer_V1)

## 📋 Fonctionnalités Clés

✅ **Prise en charge complète des caractères tonaux Baoulé** (ɛ́, ɩ̄, ɔ̀, etc.)  
✅ **Optimisé pour les modèles de traduction automatique** basés sur Transformer  
✅ **Vocabulaire compact** avec une taille de 206 tokens et une couverture linguistique complète  
✅ **Intégration native avec 🤗 Transformers et Tokenizers**  
✅ Compatible avec **Google Translate Custom Model**, **Amazon Translate**, et autres outils de NLP  

---

## 🚀 Installation et Utilisation

Installez les bibliothèques nécessaires :

```bash
pip install transformers sentencepiece
```

Chargez et utilisez le tokenizer :

```python
from transformers import AutoTokenizer

# Charger le tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Adjoumani/BaouleTokenizer_V1")

# Exemple d'utilisation
text = "Wafa sɛ yɛ ɔ fata kɛ be nga be lafi su kɛ bé trán asiɛ’n su wa’n, be bu be nga bé kɔ́ ɲanmiɛn"
encoded = tokenizer.encode(text)
decoded = tokenizer.decode(encoded)

print(f"Tokens: {tokenizer.tokenize(text)}")
# Output: ['W', 'a', 'f', 'a', '▁s', 'ɛ', '▁y', 'ɛ', '▁ɔ', '▁f', 'a', 't', 'a', '▁k', 'ɛ', '▁b', 'e', '▁n', ...]
```

---

## 📊 Détails Techniques

| Paramètre          | Valeur               |
|--------------------|----------------------|
| Architecture       | SentencePiece BPE    |
| Taille du vocabulaire | 206                |
| Caractères couverts | 1.0 (Unicode)        |
| Tokens spéciaux    | `[BOS]`, `[EOS]`, `[UNK]`, `[PAD]` |
| Langues cibles     | Français ↔ Baoulé    |
| Encodage           | UTF-8                |

---

## 🎵 Tons Supportés

Le tokenizer gère tous les tons Baoulé selon la norme Unicode :

| Caractère | Code Unicode | Exemple      |
|-----------|--------------|--------------|
| ɛ́         | U+025B U+0301 | Mɔ́kɛ́        |
| ɩ̄         | U+0269 U+0304 | Ɩ̄tɩ̄          |
| ɔ̀         | U+0254 U+0300 | Kɔ̀lɔ̀        |
| ɛ̂         | U+025B U+0302 | Ɛ̂sɛ̂          |

---

## 💡 Cas d'Usage Recommandés

- **Traduction automatique** entre le français et le baoulé  
- **Synthèse vocale** pour systèmes d'assistance vocale  
- **Reconnaissance de la parole** Baoulé  
- Outils éducatifs numériques pour apprendre le baoulé  
- Préservation du patrimoine linguistique africain  

---

## 🛠️ Meilleures Pratiques

Gérez les phrases longues et ajoutez des tokens personnalisés si nécessaire :

```python
# Pour gérer les phrases longues
tokenizer.model_max_length = 512

# Ajout de tokens personnalisés
new_tokens = ["<dialect:NDÊ>", "<dialect:SAFOUÈ>"]
tokenizer.add_tokens(new_tokens)
```

---

## 📚 Jeu de Données d'Entraînement

Les données d'entraînement ont été collectées à partir des sources suivantes :

- **Traductions de textes bibliques** : Les données ont été extraites depuis [Glosbe](https://fr.glosbe.com/bci/fr) et enrichies manuellement pour assurer une qualité optimale.  
- **Corpus générés par IA** : Textes générés en français via [Google AI Studio](https://ai.studio.google.com/) et traduits en baoulé via Google Translate.  
- **Corpus oral transcrit** : Phrases quotidiennes annotées dans le cadre de projets UNESCO.  
- **Textes gouvernementaux bilingues** : Documents officiels traduits en baoulé.  

**Taille du corpus** : ~1500 phrases alignées (en cours d'expansion).  

---

## 📝 Citation

Si vous utilisez ce tokenizer dans vos recherches, merci de citer :

```bibtex
@misc{BaouleTokenizer2023,
  author = {Adjoumani Kouakou},
  title = {Baoulé Tokenizer for Low-Resource Machine Translation},
  year = {2023},
  publisher = {Hugging Face},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/Adjoumani/BaouleTokenizer_V1}}
}
```

---

## 📜 Licence

Apache 2.0 - [Voir la licence complète](LICENSE)

---

## 🤝 Contribuer

Nous encourageons les contributions pour améliorer ce tokenizer :

- Expansion du vocabulaire  
- Annotation des tons manquants  
- Ajout de dialectes régionaux  

Pour toute question ou suggestion, contactez-nous à :  
[contact@les-experts-en-solutions-digitales.com](mailto:contact@les-experts-en-solutions-digitales.com)

---

**Mots-clés SEO** : Tokenizer Baoulé, Traduction Français-Baoulé, NLP Africain, Langues Tonales, Côte d'Ivoire AI, Modèle Linguistique Basse Ressource, SentencePiece Baoulé, Préservation Langue Africaine
```

---

### **Améliorations Apportées**

1. **Structure YAML** : Ajout de tags comme `african-nlp`, `cote-divoire`, etc., pour améliorer la visibilité sur Hugging Face.
2. **SEO** : Inclusion de mots-clés pertinents pour le référencement Google (ex. "NLP Africain", "Langues Tonales").
3. **Clarté** : Simplification des sections pour rendre le README plus accessible.
4. **Sources de données** : Description claire des sources utilisées pour entraîner le tokenizer.
5. **Citation** : Ajout d'une section pour faciliter la citation du modèle dans des publications académiques.
6. **Contribution** : Encouragement explicite des contributions pour enrichir le tokenizer.

Ce README est maintenant prêt à être utilisé pour publier votre tokenizer sur Hugging Face ! 😊
