Arabic Text Classification Based on Term Distribution
| العنوان بلغة أخرى: |
تصنيف النصوص العربية بالاعتماد على توزيع المصطلحات |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | الشريقي، حمزة سليمان سلام (مؤلف) |
| مؤلفين آخرين: | البشير، محمد سعيد منصور (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2018
|
| موقع: | المفرق |
| الصفحات: | 1 - 47 |
| رقم MD: | 902686 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | جامعة آل البيت |
| الكلية: | كلية تكنولوجيا المعلومات |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
23
| المستخلص: |
في هذا البحث، تم اقتراح نظام لتصنيف نصوص العربية يعتمد على آلة دعم المتجهات (SVM)، واثنين من طرق الاختيار المحسنة للمميزات (ITFIDF وTF-IDF-CF)، وهما عبارة عن تطوير لخوارزمية (TF-IDF). النظام يتكون من ثلاث مراحل رئيسية: المعالجة المسبقة، واختيار الكلمات المميزة، والتصنيف. في مرحلة المعالجة المسبقة، يتم تحويل سلسلة مستندات الإدخال إلى كلمات. ثم تتم إزالة كلمات التوقف ويتم حذف الأرقام والرموز الخاصة. بعد ذلك، يتم تطبيق التجذير الخفيف لإزالة اللواحق والبادئات من الأحرف. بعد ذلك، يتم تحديد الميزات باستخدام TF-IDF المحسن (ITFIDF) وTF-IDF-CF، ليكون بمثابة مدخلات SVM لتصنيف النص. تستخدم الخوارزميات المقترحة توزيع المصطلح لتحسين خوارزمية TF-IDF. تم تطبيق نظام تصنيف النصوص العربية والتحقق منه على مجموعة بيانات من 20230 وثيقة عربية. بالإضافة إلى ذلك، تم اختبار ومقارنة نتائج الخوارزميات المقترحة بالخوارزمية (TF-IDF) باستخدام نفس مجموعة البيانات من حيث الدقة والاستدعاء ومعايير قياس F1. بلغت قيم معايير الأداء هذه التي تم الحصول عليها مع نظام التصنيف المقترح ٨٧% و 85% و86% على التوالي. للتحقق من صحة أداء النظام وخطوات المعالجة المسبقة، تم مقارنة نتائج النظام مع أبحاث سابقة بنفس الظروف. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Automatic Arabic text classification
بواسطة: Al Khalilah, Mohanad Salamh منشور: (2011) -
An efficient associative classification algorithm for text categorization
بواسطة: Abu Rumman, Bashar Suleiman Abd Allah منشور: (2012) -
Automatic Arabic Text Categorization Using Efficient Classification Techniques
بواسطة: Al Awadi, Mouhammd Mahmoud منشور: (2015) -
Arabic Text Classification Using Learning Vector Quantization
بواسطة: Azarah, Mohammed N. منشور: (2012) -
Arabic Text Classification Using Dynamic N-Gram
بواسطة: Al Omoush, Safaa Qasim منشور: (2013)
