@inproceedings{hkiri-etal-2016-systeme,
    title = "Syst{\`e}me hybride pour la reconnaissance des entit{\'e}s nomm{\'e}es arabes {\`a} base des {CRF} (Hybrid {A}rabic {NER} system using {CRF} Model)",
    author = "Hkiri, Emna  and
      Mallat, Souheyl  and
      Zrigui, Mounir",
    editor = "Danlos, Laurence  and
      Hamon, Thierry",
    booktitle = "Actes de la conf{\'e}rence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 2 : TALN (Posters)",
    month = "7",
    year = "2016",
    address = "Paris, France",
    publisher = "AFCP - ATALA",
    url = "https://preview.aclanthology.org/Author-page-Marten-During-lu/2016.jeptalnrecital-poster.29/",
    pages = "539--546",
    language = "fra",
    abstract = "La reconnaissance d`entit{\'e}s nomm{\'e}es (REN) pour les langues naturelles telles que l`arabe est une t{\^a}che essentielle et difficile. Dans cet article, nous d{\'e}crivons notre syst{\`e}me hybride afin d`am{\'e}liorer la performance du syst{\`e}me de REN et de combler le manque de ressources pour le TAL arabe. Notre syst{\`e}me applique un mod{\`e}le CRF, un lexique bilingue d`ENs et des r{\`e}gles linguistiques sp{\'e}cifiques {\`a} la t{\^a}che de reconnaissance d`entit{\'e}s nomm{\'e}es dans les textes arabes. Les r{\'e}sultats empiriques indiquent que notre syst{\`e}me surpasse l'{\'e}tat-de l`art de la REN arabe lorsqu`il est appliqu{\'e} au corpus d'{\'e}valuation standard ANERcorp."
}