Système hybride pour la reconnaissance des entités nommées arabes à base des CRF (Hybrid A rabic NER system using CRF Model) (2016)

Abstract: 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.

## introduction les entités nommées (ens) sont des entités du monde réel qui représentent des indices indispensables pour la compréhension du sens des données textuelles. la ren consiste à identifier et classer toutes les entités nommées dans un texte donné selon deux classes intuitives; noms propres (personnes, lieux, organisations), expressions numériques (heure, date, monnaie et pourcentage) @xcite . la ren arabe se confronte des défis principaux telsque; l'absence de capitalisation, la complexité morphologique, l'absence des voyelles (ou signes diacritiques) et le manque de ressources. dans notre travail, nous traitons le problème de la reconnaissance des entités nommées arabes par couplage des approches à base de règles et les approches par apprentissage. pour ce faire nous avons mis en place un système hybride dont l'objectif est d'améliorer la performance de la ren globale. le reste du papier est organisé comme suit: nous décrivons brièvement les principales ressources linguistiques utilisées dans la deuxième section. nous détaillons l'architecture et les modules de base de notre système dans la troisième section. la quatrième est dédiée à l'évaluation et à la comparaison avec l'état de l'art. l'article est clos par une conclusion et les travaux futurs. ## collection des données pour notre travail, les ressources linguistiques utilisées sont une combinaison de lexique d'ens et de corpus disponibles gratuitement. les corpus ont été préparés, nettoyés et annotés au format xml (trois étiquettes d'entités nommées, personne, organisation et lieu). nous avons pu acquérir trois corpus. le corpus aner, le corpus news commentary et le corpus united nations, décrits cidessous. ## protocole expérimental le processus d'évaluation est divisé sur deux expérimentations principales. la première est dédiée pour la comparaison de notre système hybride par rapport à l'état de l'art. dans la deuxième nous comparons les performances des différentes adaptations de notre système. les expériences sont réalisées sur les données décrites ci-dessous (section 4.1). les scores sont calculés en termes de rappel(r), précision (p) f-mesure(f). nous avons évalué notre système sur le corpus aner et le corpus news commentary 2012en utilisant corpus quality assurance. ce dernier est un plugin dans l'outil gate qui permet de comparer entre plusieurs annotations sur un même corpus.