Reconnaissance des entités nommées pour la langue arabe
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Dans ce travail, nous présentons la modélisation et la réalisation d’un 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 d’apprentissage pour extraire un ensemble de règles permettant l’identification et la classification des entités nommées.
En outre, il se base sur un ensemble de règles extraites manuellement pour corriger le résultat de l’application des règles générées automatiquement.
Inès ZRIBI est titulaire d'un mastère en système d'information et nouvelles technologies, spécialité traitement automatique des langues naturelles.
Elle a réalisé un travail de recherche concernant la reconnaissance des entités nommées pour la langue arabe.
Fiche technique
- Auteur
- Inès Zribi
- Langue
- Français
- Éditeur
- Éditions universitaires européennes
- Pays
Tunisie
Dans ce travail, nous présentons la modélisation et la réalisation d’un 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 d’apprentissage pour extraire un ensemble de règles permettant l’identification et la classification des entités nommées.
En outre, il se base sur un ensemble de règles extraites manuellement pour corriger le résultat de l’application des règles générées automatiquement.