ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > Chicken Algorithm Based Featur...>الوصف

Chicken Algorithm Based Feature Selection for Arabic Information Searching System

العنوان بلغة أخرى: خوارزمية الدجاج لاستخلاص الصفات في نظام بحث المعلومات العربية
المصدر: مجلة كلية المأمون
الناشر: كلية المأمون الجامعة
المؤلف الرئيسي: عبدالأمير، زينب (مؤلف)
مؤلفين آخرين: عبدالحسن، علياء كريم (م. مشارك)
المجلد/العدد: ع33
محكمة: نعم
الدولة: العراق
التاريخ الميلادي: 2019
الصفحات: 389 - 408
DOI: 10.36458/1253-000-033-015
ISSN: 1992-4453
رقم MD: 994124
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink, IslamicInfo, HumanIndex
مواضيع:
قواعد البيانات | استرجاع المعلومات | خوارزمية التعلم | خوارزمية سرب الدجاج
كلمات المؤلف المفتاحية:
خوارزمية التعلم | قاعدة البيانات
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: نظرًا للكم الهائل من المستندات الموجودة على الإنترنت، أصبحت المكتبات الرقمية والبريد الإلكتروني والعثور على المستند ذي الصلة أمرًا بالغ الأهمية في الوقت الحاضر. عموما، يتم تنفيذ هذه العملية بعد تنفيذ نهج اختيار الصفات التي تحدد الصفات المناسبة لتعزيز دقة البحث. يمكن تعريف اختيار الصفة كطريقة يتم استخدامها في تطبيقات مختلفة للتقليل من الصفات الزائدة وغير ذات الصلة، ويتم تبسيط مجموعة البيانات عبر هذا النظام من خلال تقليل أبعادها والتعرف على الصفات ذات الصلة مع عدم وجود انخفاض في دقة التنبؤ. بشكل عام، تتميز قواعد البيانات بأبعاد كبيرة، حيث لا يمكن أن تعمل خوارزمية التعلّم بشكل صحيح قبل إزالة هذه الميزات غير ذات الصلة. يتم تقليل وقت التشغيل فيما يتعلق بخوارزمية التعلم بشكل ملحوظ عند تقليل عدد الميزات غير المرتبطة. تعتمد غالبية اختيار الميزة على قيم (term frequency-inverse document frequency (TF-IDF)) تعتبر لوحدها غير فعال عادةً. بالإضافة إلى ذلك، فإن اللغة الإنجليزية هي المحور الرئيسي في الأبحاث لاسترجاع الملفات الوثائق المختلفة، في حين تركز هذه الدراسة على البحث باللغة العربية واسترجاعها في هذا البحث ثم استخدام أسلوب اختيار الصفات الذي يعتمد على خوارزمية سرب الدجاج. حيث استخدمت هذه الخوارزمية بكفاءة بحل الكثير من المشاكل الاندماجية المختلفة. ومع ذلك، فإنه غير مستخدمة بالعمل على اختيار الصفات مع استرجاع المعلومات العربية. بالإضافة لذلك تم استخدام مفهوم النمط غير المتشابه لإزالة الغير عائد من قائمة الترتيب وتعزيز النتيجة لاستعلام المستخدم. للتحقق من صحة هذه التقنية، استخدم مبدا الدقة للتقييم بما في ذلك المقارنة مع خوارزميتين من خوارزميات التعلم. علاوة على ذلك، مجموعة من التجارب أجريت على قاعده بيانات عربية اسمها (NLEL) النظام المقترح اثتبت فعالية الخوارزمية وتحسين قيمه الدقة في نظام استرجاع المعلومات العربية

Because of the huge amounts of documents that exist on the internet, digital libraries, and e mails, finding the related document becomes highly important and required nowadays. Generally, this process is implemented after implementing feature selecting approach which selects the proper features for enhancing the accuracy of searching. Feature selection can be defined as a method that is utilized in various application for eliminating redundant and irrelevant features. The dataset is simplified via this approach; via diminishing its dimensionality and recognizing related features with no decrease in the accuracy of prediction. Generally, datasets have huge dimensionality, as the learning algorithm could not function properly before eliminating these unrelated features. The running time regarding the learning algorithm is reduced significantly when the number of unrelated features is reduced. The majority of the selection of the feature depends on the frequency-inverse document frequency (TF-IDF) values, which are usually not effective, and English is the main focus of the research to retrieve the various files. In this research, the method of selection of feature, which is based on the chicken swarm algorithm, is used to solve many different problems, but it is not used in the selection of feature in Arabic information retrieval . In order to validate this technique, the accuracy of the evaluation including the comparison with two algorithms of swarm algorithms has been adopted. In addition, a group of experiments were conducted on an Arabic corpus (NLEL).The proposed system has effectively evaluated the algorithm and improved its accuracy in the system of retrieving the Arabic information.
ISSN: 1992-4453

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.