Subscribe to the gold package and get unlimited access to Shamra Academy
Register a new userArabic words Ira'b using expert system
نظام خبير لإعراب الجمل العربية
1778
4 29
0
(
0
)
Created by
Houria Khanjar
Ask ChatGPT about the research
تم تطوير نظام خبير لإعراب مفردات الجمل العربية دون تشكيل. يقوم النظام أولاً بإيجاد تصريف الكلمات و نوعها باستخدام أداة (Microsoft (ATK، ويستمد خبرته من قواعد اللغة العربية في إيجاد إعراب مفردات الجمل الإسمية. استجاب النظام بشكل صحيح بنسبة جيدة جداً وتمت مقارنة النتائج الصادرة عنه مع نتائج خبير باللغة العربية.
An expert system was developed to consider words' grammar case in Arabic phrases without diacritics. First, the system gets words' morphology and tags using Microsoft tool (ATK), then it depends on Arabic grammar to get words' grammar case in nominal phrases. The system gave a very good results as they compared with Arabic language expert.
References used
Microsoft ATKS advanced research in Arabic NLP technologies by providing quality and reliable foundational components,2013
rate research
Read More
New intelligent neural network built in an expert system has been designed
to parse Arabic Language. Arabic sentences have been studied and
analyzed, also classified into new syntactical fields. Each syntactical field
consists of essential sentenc
e components; verb, object, ….All emerging
Arabic sentences have been calculated and detailed into verbal and noun
fields.
This paper introducesa new expert system (ES) for faulted section determination in
electrical power system andinterpretingthe performance of the protective system (relays
and circuit breakers). The introducedESrequiresinformation about the power sy
stem
configuration and about the contacts status (open/closed) of the circuit breakers and
protective relays. It can determine the faulted section quickly and accurately for all types
of faults including simultaneous faults. It is general, i.e.it can be usedwith any power
system,due to the separation between the Facts and Rules. The introducedES isdeveloped
and tested by CLIPS environment (C Language Integrated Production System) which uses
forward chaining to derive conclusion.
The performance of the introduced ES is tested for several power systems, IEEE–6 bustest
system, IEEE–9 bustest system andIEEE–14 bustest system, and it shows a distinct
performance for all tested systems. But for space limitation, we present in this paper the
performance results of the introduced ES for the IEEE–9 bustest system only.
This paper presents a new solution that allows the doctors to know drug interactions,
considering other affecting factors such as the patient's age, weight, physiological and
pathological condition. This solution is characterized by being increment
al, not only by
enriching the database with drug interactions information, but also by its ability to conclude
other interactions through a built-in expert system. The system concludes drugs interactions
based on its active substrates and the potential interactions between them or between the drugs
families. The system serves in three ways; it determines whether the patient illness is possibly
due to the medications he is on. It alerts the doctor to the interaction of the newly prescribed
medication with the patient’s medications, and to its influence on the patient’s physiological or
pathological condition. Besides, it suggests alternative drugs when needed. The solution offers
additional services such as binding between the brand name and the generic drug, and between
drugs and diseases.
النظم الخبيرة
التداخلات الدوائية
الحالة الفيزيولوجية
الحالة المرضية
الآثار الجانبية
العائلة الدوائية
المادة الفعالة
الاسم العلمي
الاسم التجاري
الاستطبابات
Expert Systems
Drugs Interactions
Active Substrate
Medical Group
Genuine Name
Trade Name
physiological condition
pathological condition
Side Effects
Indications
المزيد..
اخترنا في هذا المشروع العمل على تطوير نظام يقوم بتصنيف المستندات العربية حسب محتواها, يقوم هذه النظام بالتحليل اللفظي لكلمات المستند ثم إجراء عملية Stemming"رد الأفعال إلى أصلها" ثم تطبيق عملية إحصائية على المستند في مرحلة تدريب النظام ثم بالاعتماد
على خوارزميات في الذكاء الصنعي يتم تصنيف المستند حسب محتواه ضمن عناقيد
تحتل الدراسات التي تتناول حوسبة اللغة العربية أهمية كبيرة نظراً للانتشار الواسع للغة العربية , و اخترنا في هذه الدراسة العمل على معالجة اللغة العربية من خلال نظام استرجاع معلومات للمستندات باللغة العربية , الفكرة الأساسية لهذا النظام هو تحليل المستن
دات والنصوص العربية و إنشاء فهارس للمصطلحات الواردة فيها , ومن ثم استخلاص أشعة أوزان تعبر عن هذه المستندات من أجل المعالجة اللاحقة للاستعلام و المقارنة مع هذه الأشعة للحصول على المستندات الموافقة لهذا الاستعلام .
من خلال عملية تجريد للمصطلحات الواردة في المستندات تم الحصول على كفاءة استرجاع أفضل , و تعرضنا للعديد من خوارزميات التجريد التي وصلت إليها الدراسات السابقة .
و تأتي عملية عنقدة المستندات كإضافة هامة , حيث يتمكن المستخدم من معرفة المستندات المشابهة لنتيجة البحث و التي لها صلة بـالاستعلام المدخل .
في التطبيق العملي , تم العمل على نظام استرجاع معلومات مكتبي , يقوم بقراءة نصوص ذات أنواع مختلفة و عرض النتائج مع العناقيد الموافقة لها .
Log in to be able to interact and post comments
comments
Fetching comments
Sign in to be able to follow your search criteria
