@inproceedings{el-ayech-etal-2006-reconnaissance,
    title = "Reconnaissance de la m{\'e}trique des po{\`e}mes arabes par les r{\'e}seaux de neurones artificiels",
    author = "El Ayech, Hafedh  and
      Mahfouf, Amine  and
      Zribi, Adnane",
    editor = "Mertens, Piet  and
      Fairon, C{\'e}drick  and
      Dister, Anne  and
      Watrin, Patrick",
    booktitle = "Actes de la 13{\`e}me conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Posters",
    month = apr,
    year = "2006",
    address = "Leuven, Belgique",
    publisher = "ATALA",
    url = "https://preview.aclanthology.org/jlcl-multiple-ingestion/2006.jeptalnrecital-poster.10/",
    pages = "462--472",
    language = "fra",
    abstract = "Nous avons construit un syst{\`e}me capable de reconna{\^i}tre les modes de composition pour les po{\`e}mes arabes, nous d{\'e}crivons dans cet article les diff{\'e}rents modules du syst{\`e}me. Le recours {\`a} une technique d`apprentissage artificiel pour classer une s{\'e}quence phon{\'e}tique de syllabes est justifiable par le fait que nous avons imit{\'e} le processus d`apprentissage naturel humain suivi par les po{\`e}tes pendant des si{\`e}cles. Les r{\'e}seaux de neurones artificiels de type Perceptron multicouches ont montr{\'e} un pouvoir tr{\`e}s puissant de classification."
}