@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://preview.aclanthology.org/fix-sig-urls/2005.jeptalnrecital-recitalcourt.13/",
    pages = "709--714",
    language = "fra",
    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.}
}