Abstract
Nous avons construit un système capable de reconnaître les modes de composition pour les poèmes arabes, nous décrivons dans cet article les différents modules du système. Le recours à une technique d’apprentissage artificiel pour classer une séquence phonétique de syllabes est justifiable par le fait que nous avons imité le processus d’apprentissage naturel humain suivi par les poètes pendant des siècles. Les réseaux de neurones artificiels de type Perceptron multicouches ont montré un pouvoir très puissant de classification.- Anthology ID:
- 2006.jeptalnrecital-poster.10
- Volume:
- Actes de la 13ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Posters
- Month:
- April
- Year:
- 2006
- Address:
- Leuven, Belgique
- Editors:
- Piet Mertens, Cédrick Fairon, Anne Dister, Patrick Watrin
- Venue:
- JEP/TALN/RECITAL
- SIG:
- Publisher:
- ATALA
- Note:
- Pages:
- 462–472
- Language:
- French
- URL:
- https://aclanthology.org/2006.jeptalnrecital-poster.10
- DOI:
- Cite (ACL):
- Hafedh El Ayech, Amine Mahfouf, and Adnane Zribi. 2006. Reconnaissance de la métrique des poèmes arabes par les réseaux de neurones artificiels. In Actes de la 13ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Posters, pages 462–472, Leuven, Belgique. ATALA.
- Cite (Informal):
- Reconnaissance de la métrique des poèmes arabes par les réseaux de neurones artificiels (El Ayech et al., JEP/TALN/RECITAL 2006)
- PDF:
- https://preview.aclanthology.org/emnlp-22-attachments/2006.jeptalnrecital-poster.10.pdf