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

Saoussen Mathlouthi Bouzid, Chiraz Ben Othmane Zribi


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%.
Anthology ID:
2019.jeptalnrecital-court.25
Volume:
Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Volume II : Articles courts
Month:
7
Year:
2019
Address:
Toulouse, France
Venue:
JEP/TALN/RECITAL
SIG:
Publisher:
ATALA
Note:
Pages:
391–398
Language:
French
URL:
https://www.aclweb.org/anthology/2019.jeptalnrecital-court.25
DOI:
Bib Export formats:
BibTeX MODS XML EndNote
PDF:
http://aclanthology.lst.uni-saarland.de/2019.jeptalnrecital-court.25.pdf