Nordine Fourour


2002

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Nemesis, un système de reconnaissance incrémentielle des entités nommées pour le français
Nordine Fourour
Actes de la 9ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

Cet article présente une étude des conflits engendrés par la reconnaissance des entités nommées (EN) pour le français, ainsi que quelques indices pour les résoudre. Cette reconnaissance est réalisée par le système Nemesis, dont les spécifications ont été élaborées conséquemment à une étude en corpus. Nemesis se base sur des règles de grammaire, exploite des lexiques spécialisés et comporte un module d’apprentissage. Les performances atteintes par Nemesis, sur les anthroponymes et les toponymes, sont de 90% pour le rappel et 95% pour la précision.

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Incremental Recognition and Referential Categorization of French Proper Names
Nordine Fourour | Emmanuel Morin | Béatrice Daille
Proceedings of the Third International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC’02)

2001

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Identification et catégorisation automatiques des anthroponymes du Français
Nordine Fourour
Actes de la 8ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. REncontres jeunes Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues

Cet article préente un système de reconnaissance des noms propres pour le Français. Les spécifications de ce système ont été réalisées à la suite d’une étude en corpus et s’appuient sur des critères graphiques et référentiels. Les critères graphiques permettent de concevoir les traitements à mettre en place pour la délimitation des noms propres et la catégorisation repose sur les critères référentiels. Le système se base sur des règles de grammaire, exploite des lexiques spécialisés et comporte un module d’apprentissage. Les performances atteintes par le système, sur les anthroponymes, sont de 89,4% pour le rappel et 94,6% pour la précision.