Michel CHAMMAS : "Identification des auteurs des documents Arabes historiques en utilisant des techniques de l'apprentissage profond"

Résumé : Cette thèse présente un système adaptatif basé sur l'apprentissage profond pour l'identification des documents historiques Arabes non identifiés. Ce problème a toujours été une limitation pour l'étude des textes historiques, dont beaucoup de documents manquent d'informations sur leur origine, leur date, leurs auteurs et leurs caractéristiques paléographiques. Durant la dernière décennie, plusieurs travaux ont été publiés pour résoudre ce problème. Cependant, beaucoup d'ambiguïtés et de défis subsistent dans ce domaine. D'un autre côté, le manque des bases de données en Arabe a limité les progrès des algorithmes de test. Dans le cadre de notre travail au Centre des Humanités Numériques de l'Université de Balamand, nous avons constaté le besoin d'un système automatisé qui fonctionne sur la récupération des auteurs et copistes de documents
historiques non identifiés.

Composition du jury :

M. Abdallah MAKHOUL Professeur des universités Université Bourgogne Franche-Comté Directeur de thèse
M. Mahmoud BARHAMGI Maître de conférences Université Claude Bernard - Lyon 1 Rapporteur
M. Saeed SALEM Full professor Qatar University Rapporteur
M. Jacques BOU ABDO Assistant professor University of Nebraska at Kearney Examinateur
M. Jacques DEMERJIAN Professeur des universités Université Libanaise Co-directeur de thèse

Localisation : University of Balamand Balamand, El-Koura - LIBAN