ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

Oteandnn: تقدير شفافية تقادمها مع شبكة عصبية اصطناعية

OTEANN: Estimating the Transparency of Orthographies with an Artificial Neural Network

345   0   0   0.0 ( 0 )
 تاريخ النشر 2021
  مجال البحث الذكاء الاصناعي
والبحث باللغة English
 تمت اﻹضافة من قبل Shamra Editor




اسأل ChatGPT حول البحث

لترجيل اللغة المنطوقة إلى المتوسطة المكتوبة، تمكن معظم الحروف الهجائية قاعدة صوتية لا لبس فيها.ومع ذلك، فقد نأت بعض أنظمة الكتابة أنفسهم من هذا المفهوم البسيط والعمل القليل من العمل في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) على قياس المسافة.في هذه الدراسة، نستخدم نموذج شبكة عصبي اصطناعي (آن) لتقييم الشفافية بين الكلمات المكتوبة ونطقها، وبالتالي تسميته تقدير الشفافية الذاتية مع آن (Oteann).بناء على مجموعات البيانات المستمدة من قواميس ويكيميديا، ندربنا هذا النموذج واختبر هذا النموذج لتسجيل النسبة المئوية للتنبؤات الخاطئة في مهام الترجمة من PhoneMe-to-grapheme و grapheme-to-phoneme.كانت الدرجات التي تم الحصول عليها على 17 تقييدا تتماشى مع تقديرات الدراسات الأخرى.ومن المثير للاهتمام، أن النموذج قدم أيضا نظرة ثاقبة أخطاء نموذجية مصنوعة من المتعلمين الذين ينظرون فقط في الحكم الصوتي في القراءة والكتابة.



المراجع المستخدمة
https://aclanthology.org/
قيم البحث

اقرأ أيضاً

التبخر هو أحد العناصر الأساسية للدورة الهيدرولوجية و ضروري للعديد من الدراسات مثل الموازنة المائية, تصميم أنظمة الري و إدارة الموارد المائية, و يتطلب تقديره معرفة العديد من العناصر المناخية. على الرغم من أن هناك صيغاً تجريبيَّةً متوفرةً لتقدير التبخر , و لكن أداء هذه الصيغ غير دقيق بسبب الطبيعة المعقدة لعملية التبخر. لذلك فإن هذا البحث يهدف لوضع نموذج شبكة عصبية صنعيَّة للتنبؤ بالتبخر الشهري في منطقة حماه باستخدام ثلاثة عناصر مناخية هي درجة الحرارة, الرطوبة النسبية و سرعة الرياح. من أجل ذلك فقد بُني النموذج باستخدام مكتبة nntool-box إحدى أدوات الـ MATLAB. استُخدمت الشبكة العصبية الصنعيَّة ذات التغذية الأمامية و الانتشار العكسي للخطأ بطبقة خفية واحدة لبناء النموذج. و تم تقييم شبكات مختلفة بعدد مختلف من العصبونات و بتغيير دوال التفعيل المستخدمة في كل طبقة. و استُخدم جذر متوسط مربع الخطأ (RMSE) لتقييم دقة النموذج المُقترح. و قد بينت الدراسة أن الشبكة العصبية الصنعيَّة ذات الهيكلية (3-14-1) هي الأفضل للتنبؤ بالتبخر في منطقة حماه حيث كانت قيمة RMSE تساوي (21.5mm/month) و قيمة R2 مساوية (0.97). توصي الدراسة باستخدام أنواع أخرى من الشبكات العصبية لتقدير التبخر.
تتضمن هذه الدراسة إمكانية استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية مع خوارزمية الانتشار العكسي في التنبؤ قصير المدى بمناسيب بحيرة قطينة على نهر العاصي, مع الإشارة على أن البيانات المستخدمة هي بيانات مناسيب المياه في البحيرة و بيانات الأمطار للفترة الممتدة بين ( 1\5\2007 - 28\2\2009 ).
الغاية من هذا المقال إلقاء الضوء على آلية ومراحل عمل نظام خبير , يقوم بتحديد انتماء وجه مدخل الى أي من تعابير الوجه الستة النموذجية وهي الغضب , الاشمئزاز , الخوف , السعادة , الحزن , الدهشة بالإضافة إلى الحالة الطبيعية . وذلك بتطبيق خوارزمية تحليل ال مكونات الأساسية PCA- principal component analysis , والمتعلقة بالعناصر الثلاث العين والحاجب والفم , خلافا للدراسات المعهودة في هذا المجال التي تعتمد على الوجه بالكامل. هذه القيم الناتجة تستخدم في تحديد شعاع صفات الوجه كقيم لدخل الشبكة العصبونية , ويتم تدريب الشبكة العصبونية باستخدام خوارزمية الانتشار الخلفي . علما أن الوجوه المستخدمة تعود لأشخاص من أعمار وعروق مختلفة .
تعتبر الأمطار من الظواهر غير الخطية المعقدة، و التي تتطلب النمذجة الرياضية غير الخطية لغرض التنبؤ بها. هذه الدراسة تقارن أداء التنبؤ بالأمطار ليوم مقدماً، حيث وضعت اثنين من نماذج الشبكات العصبونية (ذات التغذية الأمامية) للتنبؤ بأمطار يومية متتالية لثلاثة أشهر (كانون الأول، كانون الثاني، شباط) و هذه النماذج هي: نموذج الشبكات العصبية الاصطناعية التقليدية (ANN) و نموذج عصبوني مع تقنية التحويل المويجي وفق (wavelet- neural) طريقتين مختلفتين لبناء النماذج و باستخدام نوعين من المويجات من عائلة دوبغنز (db2, db5) و من أجل المقارنة بين أداء النماذج في قدرتها على التنبؤ بالأمطار على المدى القصير (ليوم و يومين و ثلاثة أيام مقدماً) للأشهر الأخيرة من فترة الدراسة، فقد استخدمت بعض المعايير الإحصائية، التي اشتملت على جذر متوسط مربعات الأخطاء (RMSE) و معامل الارتباط (R).
أصبح التعرف على العاطفة في محادثة متعددة الأحزاب (ermc) شعبية بشكل متزايد كقاعدة بحثية ناشئة في معالجة اللغة الطبيعية.يركز البحث المسبق على استكشاف معلومات متتابعة ولكن يتجاهل هياكل المحادثات.في هذه الورقة، يمكننا التحقيق في أهمية هياكل الخطاب في الت عامل مع الإشارات السياقية الإعلامية والمعلومات الخاصة بالمتكلات الخاصة ب armc.تحقيقا لهذه الغاية، نقترح علما رسميا في رسم بياني (ERMC-DISGCN) ل ERMC.على وجه الخصوص، نقوم بتصميم الأزلاء العلائقية إلى رافعة تبعية المتكلم الذاتي للواقعاء نشر معلومات سياقية.علاوة على ذلك، فإننا نستنفذ عن مراقبة بوابات لاختيار إشارات أكثر إفادة ل armc من التحويلات المعالين.تظهر النتائج التجريبية طريقة أن أسلوبنا تتفوق على خطوط أساس متعددة، مما يوضح أن هياكل الخطاب ذات قيمة كبيرة ل armc.

الأسئلة المقترحة

التعليقات
جاري جلب التعليقات جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا