Souheyl Mallat


2017

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Arabic-English Text Translation Leveraging Hybrid NER
Emna Hkiri | Souheyl Mallat | Mounir Zrigui
Proceedings of the 31st Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation

2016

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Système hybride pour la reconnaissance des entités nommées arabes à base des CRF (Hybrid Arabic NER system using CRF Model)
Emna Hkiri | Souheyl Mallat | Mounir Zrigui
Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 2 : TALN (Posters)

La reconnaissance d’entités nommées (REN) pour les langues naturelles telles que l’arabe est une tâche essentielle et difficile. Dans cet article, nous décrivons notre système hybride afin d’améliorer la performance du système de REN et de combler le manque de ressources pour le TAL arabe. Notre système applique un modèle CRF, un lexique bilingue d’ENs et des règles linguistiques spécifiques à la tâche de reconnaissance d’entités nommées dans les textes arabes. Les résultats empiriques indiquent que notre système surpasse l’état-de l’art de la REN arabe lorsqu’il est appliqué au corpus d’évaluation standard ANERcorp.