Q -learning pour la résolution des anaphores pronominales en langue arabe ( Q -learning for pronominal anaphora resolution in A rabic texts) (2019)

Abstract: La résolution d’anaphores est une tâche fondamentale pour la plupart des applications du TALN. Cette tâche reste un problème difficile qui nécessite plusieurs sources de connaissances et des techniques d’apprentissage efficaces, notamment pour la langue arabe. Cet article présente une nouvelle approche de résolution d’anaphores pronominales dans les textes arabes en se basant sur une méthode d’Apprentissage par Renforcement AR qui utilise l’algorithme Q-learning. Le processus de résolution comporte une étape d’identification des pronoms et des antécédents candidats et une autre de résolution. L’algorithme Q-learning permet d’apprendre dans un environnement dynamique et incertain. Il cherche à optimiser pour chaque pronom anaphorique, une séquence de choix de critères pour évaluer les antécédents et sélectionner le meilleur. Le système de résolution est évalué sur des textes littéraires, des textes journalistiques et des manuels techniques. Le taux de précision atteint jusqu’à 77,14%.

## introduction dans les discours en langue naturelle, plusieurs moyens différents permettent la référence à des objets ou des entités. dans certaines situations linguistiques, les répétitions des groupes nominaux (gns), peuvent être réduites au pronom afin d'éviter la redondance et la lourdeur ; c'est le phénomène d'anaphore. ce phénomène linguistique joue un rôle important dans la construction du sens. il met en oeuvre les différentes possibilités de reprise d'un élément qui peut paraître et réapparaître dans un texte. chaque expression anaphorique dépend d'une autre expression (appelée référence ou antécédent) qui doit être trouvée dans la partie antécédente (ou parfois suivante) du texte. dans notre travail nous avons traité les pronoms personnels sujets et objets, les pronoms démonstratifs et les pronoms relatifs. en langue arabe, les anaphores pronominales sont variés et denses ; nos statistiques réalisés sur des textes littéraires (comme l'exemple 1) montrent que 18,2% des mots sont des pronoms. en outre, la langue arabe est une langue riche morphologiquement et présente plusieurs spécificités qui rendent la tâche de résolution plus ardue, comme expliqué dans @xcite .