Language Identification Using Wavelet Transform and Artificial Neural Network

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F10%3A86077714" target="_blank" >RIV/61989100:27240/10:86077714 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Language Identification Using Wavelet Transform and Artificial Neural Network

Popis výsledku v původním jazyce

In traditional language identification methods, it is not so easy for search engines to find relevant language database of a given query. Therefore, there is a need to identify the relevant user's natural language query of unknown document database in abetter way by automatic language identification. This novel approach presents an automatic method for classification of English and Arabic language identification. The classifier used is a three-layered feed-forward artificial neural network and the feature vector is formed by calculating the wavelet coefficients. Three wavelet decomposition functions (filters), namely Haar, Bior 2.2 and Bior 3.1 have been used to extract the feature vector set and their performance has been compared.

Název v anglickém jazyce

Language Identification Using Wavelet Transform and Artificial Neural Network

Popis výsledku anglicky

In traditional language identification methods, it is not so easy for search engines to find relevant language database of a given query. Therefore, there is a need to identify the relevant user's natural language query of unknown document database in abetter way by automatic language identification. This novel approach presents an automatic method for classification of English and Arabic language identification. The classifier used is a three-layered feed-forward artificial neural network and the feature vector is formed by calculating the wavelet coefficients. Three wavelet decomposition functions (filters), namely Haar, Bior 2.2 and Bior 3.1 have been used to extract the feature vector set and their performance has been compared.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2010

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

2010 International Conference on Computational Aspects of Social Networks

ISBN

978-0-7695-4202-7

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

—

Název nakladatele

IEEE Computer Society

Místo vydání

Los Alamitos, California

Místo konání akce

Taiyuan, China

Datum konání akce

26. 9. 2010

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—