@inproceedings{mathlouthi-bouzid-ben-othmane-zribi-2019-q,
    title = "{Q}-learning pour la r{\'e}solution des anaphores pronominales en langue arabe ({Q}-learning for pronominal anaphora resolution in {A}rabic texts)",
    author = "Mathlouthi Bouzid, Saoussen  and
      Ben Othmane Zribi, Chiraz",
    editor = "Morin, Emmanuel  and
      Rosset, Sophie  and
      Zweigenbaum, Pierre",
    booktitle = "Actes de la Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Volume II : Articles courts",
    month = "7",
    year = "2019",
    address = "Toulouse, France",
    publisher = "ATALA",
    url = "https://preview.aclanthology.org/fix-sig-urls/2019.jeptalnrecital-court.25/",
    pages = "391--398",
    language = "fra",
    abstract = "La r{\'e}solution d{'}anaphores est une t{\^a}che fondamentale pour la plupart des applications du TALN. Cette t{\^a}che reste un probl{\`e}me difficile qui n{\'e}cessite plusieurs sources de connaissances et des techniques d{'}apprentissage efficaces, notamment pour la langue arabe. Cet article pr{\'e}sente une nouvelle approche de r{\'e}solution d{'}anaphores pronominales dans les textes arabes en se basant sur une m{\'e}thode d{'}Apprentissage par Renforcement AR qui utilise l{'}algorithme Q-learning. Le processus de r{\'e}solution comporte une {\'e}tape d{'}identification des pronoms et des ant{\'e}c{\'e}dents candidats et une autre de r{\'e}solution. L{'}algorithme Q-learning permet d{'}apprendre dans un environnement dynamique et incertain. Il cherche {\`a} optimiser pour chaque pronom anaphorique, une s{\'e}quence de choix de crit{\`e}res pour {\'e}valuer les ant{\'e}c{\'e}dents et s{\'e}lectionner le meilleur. Le syst{\`e}me de r{\'e}solution est {\'e}valu{\'e} sur des textes litt{\'e}raires, des textes journalistiques et des manuels techniques. Le taux de pr{\'e}cision atteint jusqu'{\`a} 77,14{\%}."
}