![](/images/graphics-bg.png)
A hybrid approach for arabic literal amounts recognition
Joint Authors
Souici-Meslati, Labibah
Salami, Mukhtar
Source
The Arabian Journal for Science and Engineering. Section B, Engineering
Issue
Vol. 29, Issue 2B (31 Oct. 2004), pp.177-194, 18 p.
Publisher
King Fahd University of Petroleum and Minerals
Publication Date
2004-10-31
Country of Publication
Saudi Arabia
No. of Pages
18
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
إن تحدي أنظمة التعلم الهجنية هو استعمال المعلومات النابعة من أحد مصادر المعلومات لموازنة النقائص الناجمة عن مصدر آخر.
إن المزج الشبكي الرمزي يمثل وجهة بحث واعدة و ذلك لأن التعاضد بين الطريقتين الرمزية (النظرية) و الشبكية (التجريبية) أكثر فعالية من استعمال كل واحدة منهما على حدا. يصف هذا البحث نظاما للتعرف على المبالغ العربية الحرفية بواسطة مصنف شبكي رمزي, لهذا نستخرج أولا الخصائص البنيوية المميزة للكلمات الموجودة في مجموعة مفردات المبالغ المالية, ثم نقوم بتشكيل قاعدة معارف تعكس تصنيف الكلمات وفقا لخصائصها المميزة.
في المرحلة الثالثة نستعمل خوارزمي ترجمة (من القواعد نحو الشبكة العصبية) لتحديد صيغة الشبكة العصبية و تهيئة روابطها بقيم محددة بدلا من القيم العشوائية المستعملة في الشبكات العصبية التقليدية. إن هذه الطريقة في الإنشاء تزود الشبكة العصبية بمعرفة نظرية و تختصر فترة التدريب الذي يظل ضروريا نظرا لمتغيرات أساليب و ظروف الكتابة.
بعد انتهاء مرحلة التدريب على أمثلة حقيقية, تكتسب الشبكة النهائية التي تمكنها من التعرف على مبالغ جديدة مخطوطة يدويا.
Abstract EN
The challenge of hybrid learning systems is to use the information provided by one source of information to compensate information missing from the other source.
The neuro–symbolic combination represents a promising research way.
The synergy between the symbolic (theoretical) and neural (empirical) approaches makes their combination more effective than each of them used alone.
In this article, we describe an Arabic literal amount recognition system that uses a neuro-symbolic classifier.
For this purpose, we first extract structural features from the words contained in the amounts vocabulary.
Then, we build a symbolic knowledge base that reflects a classification of words according to their features.
In a third step, we use a translation algorithm (from rules to neural network) to determine the neural network architecture and to initialize its connections with specific values rather than random values, as is the case in classical neural networks.
This construction approach provides the network with theoretical knowledge and reduces the training stage, which remains necessary because of styles and writing conditions variability.
After this empirical training stage using real examples, the network acquires a final topology, which allows it to recognize new handwritten amounts.
American Psychological Association (APA)
Souici-Meslati, Labibah& Salami, Mukhtar. 2004. A hybrid approach for arabic literal amounts recognition. The Arabian Journal for Science and Engineering. Section B, Engineering،Vol. 29, no. 2B, pp.177-194.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-359883
Modern Language Association (MLA)
Souici-Meslati, Labibah& Salami, Mukhtar. A hybrid approach for arabic literal amounts recognition. The Arabian Journal for Science and Engineering. Section B, Engineering Vol. 29, no. 2B (Oct. 2004), pp.177-194.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-359883
American Medical Association (AMA)
Souici-Meslati, Labibah& Salami, Mukhtar. A hybrid approach for arabic literal amounts recognition. The Arabian Journal for Science and Engineering. Section B, Engineering. 2004. Vol. 29, no. 2B, pp.177-194.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-359883
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 193-194
Record ID
BIM-359883