@inproceedings{tlili-guiassa-2005-memory,
title = "Memory-based-Learning et Base de r{\`e}gles pour un Etiqueteur du Texte Arabe",
author = "Tlili-Guiassa, Yamina",
editor = "Hernandez, Nicolas and
Pitel, Guillaume",
booktitle = "Actes de la 12{\`e}me conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. REncontres jeunes Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (articles courts)",
month = jun,
year = "2005",
address = "Dourdan, France",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2005.jeptalnrecital-recitalcourt.13",
pages = "709--714",
abstract = {Jusqu{'}a pr{\'e}sent il n{'}y a pas de syst{\`e}me automatique complet pour l{'}{\'e}tiquetage du texte arabe. Les m{\'e}thodes qu{'}elles soient bas{\'e}es sur des r{\`e}gles explicites ou sur des calculs statistiques, ont {\'e}t{\'e} d{\'e}velopp{\'e}es pour pallier au probl{\`e}me de l{'}ambigu{\"\i}t{\'e} lexicale. Celles-ci introduisent des informations sur le contexte imm{\'e}diat des mots, mais font l{'}impasse sur les exceptions qui {\'e}chappent aux traitements. L{'}apparition des m{\'e}thodes Memory-Based Learning(MBL) a permis l{'}exploitation automatique de la similarit{\'e} de l{'}information contenue dans de grandes masses de textes et , en cas d{'}anomalie, permet de d{\'e}duire la cat{\'e}gorie la plus probable dans un contexte donn{\'e}, sans que le linguiste ait {\`a} formuler des r{\`e}gles explicites. Ce papier qui pr{\'e}sente une approche hybride combine les m{\'e}thodes {\`a} base de r{\`e}gles et MBL afin d{'}optimiser la performance de l{'}{\'e}tiqueteur. Les r{\'e}sultats ainsi obtenus, pr{\'e}sent{\'e}s en section 6, sont satisfaisants et l{'} objectif recherch{\'e} est atteint.},
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<title>Memory-based-Learning et Base de règles pour un Etiqueteur du Texte Arabe</title>
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<title>Actes de la 12ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. REncontres jeunes Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (articles courts)</title>
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%X Jusqu’a présent il n’y a pas de système automatique complet pour l’étiquetage du texte arabe. Les méthodes qu’elles soient basées sur des règles explicites ou sur des calculs statistiques, ont été développées pour pallier au problème de l’ambiguïté lexicale. Celles-ci introduisent des informations sur le contexte immédiat des mots, mais font l’impasse sur les exceptions qui échappent aux traitements. L’apparition des méthodes Memory-Based Learning(MBL) a permis l’exploitation automatique de la similarité de l’information contenue dans de grandes masses de textes et , en cas d’anomalie, permet de déduire la catégorie la plus probable dans un contexte donné, sans que le linguiste ait à formuler des règles explicites. Ce papier qui présente une approche hybride combine les méthodes à base de règles et MBL afin d’optimiser la performance de l’étiqueteur. Les résultats ainsi obtenus, présentés en section 6, sont satisfaisants et l’ objectif recherché est atteint.
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[Memory-based-Learning et Base de règles pour un Etiqueteur du Texte Arabe](https://aclanthology.org/2005.jeptalnrecital-recitalcourt.13) (Tlili-Guiassa, JEP/TALN/RECITAL 2005)
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