اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدنظام خبير لإعراب الجمل العربية
Arabic words Ira'b using expert system
1907
4 29
0
(
0
)
تمت اﻹضافة من قبل
Houria Khanjar
اسأل ChatGPT حول البحث
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.
المراجع المستخدمة
Microsoft ATKS advanced research in Arabic NLP technologies by providing quality and reliable foundational components,2013
قيم البحث
اقرأ أيضاً
جرى تصميم منظومة عصبونية ذكية تعمل بمساعدة نظام خبير لبيان نحو و إعراب اللغة
العربية. و جرت دراسة و تحليل أشكال الجمل العربية و أنواعها، و صنفت في حقول نحوية
جديدة. يتكون كل حقل من العناصر الأساسية للجملة، من فعل و فاعل و مبتدأ و سواها. جرى
إحصاء
جميع الأشكال التي ترد عليها الجملة العربية، وُ فصلت في حقول فعلية و اسمية.
جرى تصميم شبكة عصبونية تأخذ في مداخلها عناصر الجملة و تعطي في مخارجها الحقل
النحوي المناسب.
يقدم هذا البحث نظاماً خبيراً جديداً لتحديد الجزء المصاب بالعطل في نظام القدرة الكهربائي و لتحليل أداء نظام الحماية (زواجل و قواطع). يتطلب النظام الخبير المقدم معلومات حول تكوين نظام القدرة الكهربائي و حول حالات تلامسات قواطع الدارة و زواجل الحماية (م
فتوحة / مغلقة). يستطيع النظام الخبير المقدم تحديد الجزء المصاب بالعطل بسرعة و بدقة عالية لأجل كافة أنواع الأعطال، متضمنة الأعطال المتزامنة (Simultaneousfaults)، في نظام القدرة الكهربائي. النظام الخبير المقدم عام، أي يمكن استخدامه مع أي نظام قدرة كهربائي، و ذلك لأنه قمنا بفصل الحقائق (Facts) عن القواعد (Rules) بشكل كامل. لكتابة و اختبار النظام الخبير المقدم تم استخدام بيئة تطوير النظم الخبيرة CLIPS (آلة الإنتاج المتكاملة بلغة سي) التي تستخدم الربط الأمامي في الاستنتاج (forward chaining ).
لقد تم اختبار أداء النظام الخبير المقدم على ثلاث أنظمة قدرة كهربائية اختبارية (IEEE–6 bustest system و IEEE–9 bustest system و IEEE–14 bustest system) و قد أبدى النظام الخبير المقدم أداءً مميزاً لأجل كافة الأنظمة المختبرة. لكن، تم في هذا البحث عرض نتائج أداء النظام الخبير لأجل نظام قدرة كهربائي اختباري ذي تسع قضبان تجميع (IEEE–9 bustest system).
تقدم هذه الأطروحة حلا جديداً يسمح للأطباء بمعرفة التداخلات الدوائية آخذة بالحسبان العوامل الأخرى المؤثرة مثل عمر المريض و وزنه و حالته الفيزيولوجية و المرضية. يتميز الحل بكونه تزايدياً ليس على مستوى إغناء قاعدة البيانات بالمعلومات عن التداخلات الدوائ
ية فقط بل بقدرته على استنتاج تداخلات أكثر تعقيداً من خلال نظام خبير مدمج قادر على ذلك. إِذ يمكن للنظام استنتاج
التداخلات بين الأدوية من خلال معرفته بمكوناتها و معرفته بالتداخلات المحتملة بين المكونات أو بين العائلات الدوائية. يعمل النظام بطرائق ثلاث إِذ يستطيع تحديد هل الأدوية التي يتناولها المريض حالياً لها آثار جانبية قد تكون السبب في مرضه؟ كما أنه يستطيع تنبيه الطبيب إلى وجود تداخلات بين الأدوية التي يرغب بوصفها للمريض مع الأدوية التي يتناولها المريض حالياً أو مع الحالة المرضية أو الفيزيولوجية للمريض كما يمكنه طرح أدوية بديلة عن الأدوية التي تسبب التداخلات. كما أن الحل يقدم خدمات إضافية مثل الربط بين الاسم التجاري و الاسم العلمي للدواء و العكس، و الربط بين الأدوية و الأمراض.
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 .
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
