Arabic language script and encoding identification with support vector machines and rough set theory
Arabic is ranking sixth among the world’s spoken languages with more than 230 million speakers around the Arabic world. There are different flavors and dialects of Arabic; the most common one is the Egyptian Arabic which has the largest number of users (more than 50 millions). Although, only a sma...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Mohamed Sidya, Mohamed Ould |
---|---|
التنسيق: | أطروحة |
اللغة: | English |
منشور في: |
2007
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.utm.my/id/eprint/6795/1/MohamedOuldMohamedSidyaMFSKSM2007.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Rough sets theory for travel demand analysis in Malaysia
بواسطة: Wong, Jenn Hwee
منشور في: (2008) -
Trademark image classification approaches using neural network and rough set theory
بواسطة: Saad, Puteh
منشور في: (2003) -
Plagiarism auto-detection in Arabic scripts using statement-based fingerprints matching and fuzzy-set information retrieval
بواسطة: Mohammed Alzahrani, Salha
منشور في: (2009) -
Email categorization using support vector machine
بواسطة: Mohd. Daud, Mariah
منشور في: (2004) -
Segmentation Of Ultisequence Medical Images Using Random Walks Algorithm And Rough Sets Theory
بواسطة: Lim, Khai Yin
منشور في: (2017)