@inproceedings{neifar-etal-2016-impact,
title = "Impact de l{'}agglutination dans l{'}extraction de termes en arabe standard moderne (Adaptation of a term extractor to the {M}odern {S}tandard {A}rabic language)",
author = "Neifar, Wafa and
Hamon, Thierry and
Zweigenbaum, Pierre and
Ellouze, Mariem and
Belguith, Lamia Hadrich",
editor = "Danlos, Laurence and
Hamon, Thierry",
booktitle = "Actes de la conf{\'e}rence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 2 : TALN (Posters)",
month = "7",
year = "2016",
address = "Paris, France",
publisher = "AFCP - ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2016.jeptalnrecital-poster.20",
pages = "467--474",
abstract = "Nous pr{\'e}sentons, dans cet article, une adaptation {\`a} l{'}arabe standard moderne d{'}un extracteur de termes pour le fran{\c{c}}ais et l{'}anglais. L{'}adaptation a d{'}abord consist{\'e} {\`a} d{\'e}crire le processus d{'}extraction des termes de mani{\`e}re similaire {\`a} celui d{\'e}fini pour l{'}anglais et le fran{\c{c}}ais en prenant en compte certains particularit{\'e}s morpho-syntaxiques de la langue arabe. Puis, nous avons consid{\'e}r{\'e} le ph{\'e}nom{\`e}ne de l{'}agglutination de la langue arabe. L{'}{\'e}valuation a {\'e}t{\'e} r{\'e}alis{\'e}e sur un corpus de textes m{\'e}dicaux. Les r{\'e}sultats montrent que parmi 400 termes candidats maximaux analys{\'e}s, 288 sont jug{\'e}s corrects par rapport au domaine (72,1{\%}). Les erreurs d{'}extraction sont dues {\`a} l{'}{\'e}tiquetage morpho-syntaxique et {\`a} la non-voyellation des textes mais aussi {\`a} des ph{\'e}nom{\`e}nes d{'}agglutination.",
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<title>Impact de l’agglutination dans l’extraction de termes en arabe standard moderne (Adaptation of a term extractor to the Modern Standard Arabic language)</title>
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<title>Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 2 : TALN (Posters)</title>
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<abstract>Nous présentons, dans cet article, une adaptation à l’arabe standard moderne d’un extracteur de termes pour le français et l’anglais. L’adaptation a d’abord consisté à décrire le processus d’extraction des termes de manière similaire à celui défini pour l’anglais et le français en prenant en compte certains particularités morpho-syntaxiques de la langue arabe. Puis, nous avons considéré le phénomène de l’agglutination de la langue arabe. L’évaluation a été réalisée sur un corpus de textes médicaux. Les résultats montrent que parmi 400 termes candidats maximaux analysés, 288 sont jugés corrects par rapport au domaine (72,1%). Les erreurs d’extraction sont dues à l’étiquetage morpho-syntaxique et à la non-voyellation des textes mais aussi à des phénomènes d’agglutination.</abstract>
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%T Impact de l’agglutination dans l’extraction de termes en arabe standard moderne (Adaptation of a term extractor to the Modern Standard Arabic language)
%A Neifar, Wafa
%A Hamon, Thierry
%A Zweigenbaum, Pierre
%A Ellouze, Mariem
%A Belguith, Lamia Hadrich
%Y Danlos, Laurence
%Y Hamon, Thierry
%S Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 2 : TALN (Posters)
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%X Nous présentons, dans cet article, une adaptation à l’arabe standard moderne d’un extracteur de termes pour le français et l’anglais. L’adaptation a d’abord consisté à décrire le processus d’extraction des termes de manière similaire à celui défini pour l’anglais et le français en prenant en compte certains particularités morpho-syntaxiques de la langue arabe. Puis, nous avons considéré le phénomène de l’agglutination de la langue arabe. L’évaluation a été réalisée sur un corpus de textes médicaux. Les résultats montrent que parmi 400 termes candidats maximaux analysés, 288 sont jugés corrects par rapport au domaine (72,1%). Les erreurs d’extraction sont dues à l’étiquetage morpho-syntaxique et à la non-voyellation des textes mais aussi à des phénomènes d’agglutination.
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%P 467-474
Markdown (Informal)
[Impact de l’agglutination dans l’extraction de termes en arabe standard moderne (Adaptation of a term extractor to the Modern Standard Arabic language)](https://aclanthology.org/2016.jeptalnrecital-poster.20) (Neifar et al., JEP/TALN/RECITAL 2016)
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