التعرف على الأسماء العربية المكتوبة بخط اليد باستخدام الشبكات العصبية الاحتمالية

Abstract

بناء حواسيب تستغني عن أدوات الإدخال محدودة الفضاء )مثل لوحة الدفاتيح( وامتلاكها لدقدرة السمع و القراءة ظل من مجالات البحث النشطة في علوم الحاسوب لأكثر من أربعة عقود، قدم فيها الباحثون عددا مقد ر ا من ط رائق و خوارزميات لحوسبة السمع و القراءة ضمن ما يعرف بالتعرف على الأنماط ) Pattern Recognition ( في علوم الحاسوب، ومن بين هذه الط رائق الطريقة الشمولية ( Holistic approach (، التي أثبتت كفاءتها في التعرف السريع )سمعا أو قراءة( على عدد محدد من الكلمات. حديثا زاد الاهتمام بهذه الطريقة بعد الزيادة الكبيرة في سرعة الدعالجة الحاسوبية و التقدم في الدعالجة الدتوازية، هذه الورقة تقدم تجارب إدراك ناجحة للشبكات العصبية الاحتمالية في التعرف شمولياً على الأسماء العربية الأكثر شيوع ا،ً حيث استطاعت هذه الشبكة التعرف بسرعة فائقة )لأنها لا تقوم بعملية تجزئة الكلمة لحروف ( و بدرجة عالية من الدقة على الخمسة عشر اسما الأكثر شيوعا،ً و هى تمثل 11 % من الأسماء بحسب مجموعة البيانات الدستخدمة، حيث أجريت التجارب على مجموعة بيانات جامعة السودان للعلوم والتكنولوجيا للأسماء ) SUST-ARG Names ( وهي مجموعة بيانات حديثة تم جمعها وتصنيفها بواسطة مجموعة أباث حوسبة اللغة العربية بجامعة السودان. أوضحت التجارب أن هذه التقنية لا تزال تعتمد بدرجة كبيرة على الاختيار التجريبى لعتبة ) Threshold ( الرفض الدناسبة للتخلص من خطأ الشبكة في تصنيف الأسماء غير الشائعة لدا يشابها من الأسماء الشائعة.