ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Comparing TR-Classifier and KNN by Using reduced sizes of Vocabularies

المصدر: وقائع الندوة الثالثة الدولية حول المعالجة الآلية للغة العربية CITALA'09
الناشر: معهد الدراسات والأبحاث للتعريب
المؤلف الرئيسي: Abbas, Mourad (Author)
مؤلفين آخرين: Smaili, Kamel (Co-Author) , Berkani, D. (Co-Author)
محكمة: نعم
الدولة: المغرب
التاريخ الميلادي: 2009
مكان انعقاد المؤتمر: الرباط
الهيئة المسؤولة: معهد الدراسات والأبحاث للتعريب
الشهر: مايو
الصفحات: 1 - 4
رقم MD: 589857
نوع المحتوى: بحوث المؤتمرات
قواعد المعلومات: AraBase
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

9

حفظ في:
LEADER 01709nam a22002297a 4500
001 0004571
044 |b المغرب 
100 |9 4666  |a Abbas, Mourad  |e Author 
245 |a Comparing TR-Classifier and KNN by Using reduced sizes of Vocabularies 
260 |b معهد الدراسات والأبحاث للتعريب  |c 2009  |g مايو 
300 |a 1 - 4 
336 |a بحوث المؤتمرات 
520 |b The aim of this study is topic identification by using two methods, in this case, a new one that we have proposed: TR-classifier which is based on computing triggers, and the well-known k Nearest Neighbors. Performances are acceptable, particularly for TR-classifier, though we have used reduced sizes of vocabularies. For the TR-Classifier, each topic is represented by a vocabulary which has been built using the corresponding training corpus. Whereas, the kNN method uses a general vocabulary, obtained by the concatenation of those used by the TR-Classifier. For the evaluation task, six topics have been selected to be identified: Culture, religion, economy, local news, international news and sports. An Arabic corpus has been used to achieve experiments. 
653 |a حوسبة اللغة العربية 
653 |a المعالجة الآلية للغة العربية 
700 |9 48570  |a Smaili, Kamel  |e Co-Author 
700 |9 23776  |a Berkani, D.  |e Co-Author 
773 |c 026  |d الرباط  |i معهد الدراسات والأبحاث للتعريب  |l 000  |o 6865  |s وقائع الندوة الثالثة الدولية حول المعالجة الآلية للغة العربية CITALA'09  |v 000 
856 |u 6865-000-000-026.pdf 
930 |d y  |p y  |q y 
995 |a AraBase 
999 |c 589857  |d 589857 

عناصر مشابهة