تفاصيل الوثيقة

نوع الوثيقة : رسالة جامعية 
عنوان الوثيقة :
نظام محادثات نصي مبني على نموذج في الشبكات العصبية التسلسلية للهجة العربية الخليجية
A SEQ2SEQ NEURAL NETWORK BASED CONVERSATIONAL AGENT FOR GULF ARABIC DIALECT
 
الموضوع : كلية الحاسبات وتقنية المعلومات 
لغة الوثيقة : العربية 
المستخلص : نظام المحادثات، أو نظام الحوار، هو نظام حاسوب لديه القدرة على الاستجابة للبشر تلقائيًا باستخدام اللغة الطبيعية. تقدم هذه الأنظمةاستجابات فورية ويمكنها في نفس الوقت مساعدة عدد غير محدود من المستخدمين. وجد تطوير أنظمة المحادثات باللغة العربية باهتمام أقل حتى الآن عند مقارنتها باللغات الأخرى بسبب تعقيد اللغة العربية،وجود عدة لهجات ونقص البيانات. وجدت الدراسات السابقة أن تطوير أنظمة المحادثات باللغة العربية يتم في الغالب باستخدام مطابقة الأنماط واسترجاع المعلومات، باستخدام مناهج التصنيف مع مصدر بيانات المجال المحدد. الدراسات في مجال تطوير أنظمة المحادثات مفتوحة المجال محدودة للغاية في مجال اللهجة العربية. استخدم هذا البحث بنية التعلم العميق، والمعروفة باسم الشبكة العصبية التسلسلية،لبناء نظام محادثات يستخدم اللهجة الخليجية العربية للرد. قام هذا البحث بصياغة مشكلة نظام المحادثات كمشكلة ترجمة آلية، وبالتالي،فقد تم بناء مصدر البيانات ليتناسب مع نموذج البيانات المستخدمة في تدريب مثل هذه الأنظمة من مجموعة التغريدات من موقع التواصل الاجتماعي تويتر. يختار هذا البحث لتقييم النصوص التي يكونها النظام احدى الطرق المستخدمة في تقييم نماذج الترجمة الآلية وباستخدام أشخاص مقيمين. بحسب الدراسات السابقة، فإن هذه الدراسة تعتبر الخطوة الأولى لتوليد النصوص من نماذج تعلم الألة "التسلسلية" 
المشرف : د. معظم صديقي 
نوع الرسالة : رسالة ماجستير 
سنة النشر : 1442 هـ
2021 م 
تاريخ الاضافة على الموقع : Monday, June 7, 2021 

الباحثون

اسم الباحث (عربي)اسم الباحث (انجليزي)نوع الباحثالمرتبة العلميةالبريد الالكتروني
تهاني فهد الشريفAlshareef, Tahani Fahadباحثماجستير 

الملفات

اسم الملفالنوعالوصف
 47034.pdf pdf 

الرجوع إلى صفحة الأبحاث