![](/images/graphics-bg.png)
Neural network based lexicon representation to support MT & ML
Author
Source
Issue
Vol. 25, Issue 2A (31 Mar. 2007), pp.116-125, 10 p.
Publisher
University of Basrah College of Science
Publication Date
2007-03-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
10
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
في هذا البحث تم اقتراح استخدام طريقة لتمثيل المعجم الدلالي من خلال بنية الشبكات العصبية كأساس لبناء نظام ترجمة آلية.
النظام المقترح يعتمد أسلوب الارتباط ثنائي اتجاه في تمثيل المعجم الدلالي مما يسهل استخراج معاني المفردات للغتين مختلفتين.
يهدف البحث كذلك، لاستخدام طريقة التمثيل المقترحة كواجهة لدعم التعليم الآلي ML تسهل للبشر التعامل مع الكومبيوتر.
مثال ذلك، إدخال نص قصة قصيرة بلغة ما تصف مشهدا و ترجمتها إلى رسوم متحركة بالاستفادة من تقنيات الوسائط المتعددة Multimedia.
تم اعتماد تراكيب مناسبة لتمثيل قاعدة بيانات تشتمل على ملف للمفردات و ارتباطاته بملف الأصناف، ملف المعاني و الجذور، ملف السوابق و اللواحق، وأخيرا ملف لصيغ قواعد التصريف النحوي.
هذا الأسلوب أتاح قدرة مناسبة في تمثيل البيانات و تشفيرها و كذلك في تقليص احتياجات الخزن.
Abstract EN
This paper suggests a method for neural network-based Lexicon representation to built up a machine translation system.
The method adopts a Bi-Associative memory (BAM) for Lexicon representation that provides an easy access to the meaning of words in two different languages.
Appropriate techniques are used for database representation including wording file and its relation to classification file, meanings and roots file, suffixes and prefixes file and finally the morphological one.
Such method provides an appropriate means for data representation and coding in a way that makes the process of analyzing and understanding the given texts accessible which ultimately might be utilized for machine learning.
This would be done by finding appropriate analysis of the linguistic potentials of each word which finally leads to an accurate architecture of bi-direction associative memory.
The outcome would be a minimized storage capacity needs gained through a retrieving process that is both handy and easy.
A more optimistic speculation is to transform a written text into a visual animation by using multimedia techniques.
American Psychological Association (APA)
al-Hajjaj, Asad Abd al-Karim. 2007. Neural network based lexicon representation to support MT & ML. Basrah Journal of Science،Vol. 25, no. 2A, pp.116-125.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-276507
Modern Language Association (MLA)
al-Hajjaj, Asad Abd al-Karim. Neural network based lexicon representation to support MT & ML. Basrah Journal of Science Vol. 25, no. 2-A (2007), pp.116-125.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-276507
American Medical Association (AMA)
al-Hajjaj, Asad Abd al-Karim. Neural network based lexicon representation to support MT & ML. Basrah Journal of Science. 2007. Vol. 25, no. 2A, pp.116-125.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-276507
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 124-125
Record ID
BIM-276507