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Reconnaissance des entités nommées pour la langue arabe

Inès Zribi

Dans ce travail, nous présentons la modélisation et la réalisation dun système de reconnaissance des entités nommées dans des textes arabes ArNER Arabic Named Entity Recognition . Ce système est basé sur une méthode hybride qui utilise une technique dapprentissage pour extraire un ensemble de règles permettant lidentification et la classification des entités nommées. En outre, il se base sur un ensemble de règles extraites manuellement pour corriger le résultat de lapplication des règles générées automatiquement.

Reconnaissance des entités nommées pour la langue arabe ...

1.71 MB Taille du fichier
9783838181356 ISBN
Libre PRIX
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Notes actuelles

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Sofya Voigtuh

Entités nommées et nommables Epac Istex a réalisé un système de reconnaissance des entités nommées en langue arabe, basé sur les mêmes principes que le système CasEN développé au Lifat. La reconnaissance des entités nommées par la cascade d'analyse CasANER utilise des ressources lexicales et des descriptions locales de motifs, des transducteurs qui agissent sur le texte par

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Mattio Müllers

arabe, et inversement, par utilisation de transducteurs à états nis. Les translittérations possibles sont ltrées à l'aide d'un analyseur morphologique de l'arabe. Pour les mots qui ne sont pas des entités nommées, un translittérateur basé sur une approche à base de règles et de dictionnaires spéciques pour chaque dialecte est

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Noels Schulzen

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Jason Leghmann

Langue arabe: les travaux qui ont porté sur l’utilisation des supports vecteurs machines SVM pour la reconnaissance des entités nommées arabes. Egalement, il y’a eu des travaux qui ont porté sur l’utilisation des Modèles de Markov Cachés MMC ainsi que de la méthode de l’entropie maximale [Benajiba &al., 2007] [Benajiba &al., 2008]. Plus récemment sont apparues des approches

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Jessica Kolhmann

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