Novel rules for extracting the entities of entity relationship models
العناوين الأخرى
قوانين جديدة لاستخراج كينونات مخطط الكينونة العلاقة
المؤلفون المشاركون
Umar, Musa Ahmad Muhammad
al-Shaykhi, Abd al-Rahman Abd Allah Miftah
Fayiz, Balha Hasan Nasr
المصدر
Journal of Pure and Applied Sciences
العدد
المجلد 20، العدد 2 (30 يونيو/حزيران 2021)، ص ص. 29-35، 7ص.
الناشر
تاريخ النشر
2021-06-30
دولة النشر
ليبيا
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Extracting entities from natural language text to design conceptual models of the entity relationships is not trivial and novice designers and students can find it especially difficult.
Researchers have suggested linguistic rules/guidelines for extracting entities from natural language text.
Unfortunately, while these guidelines are often correct they can, also, be invalid.
There is no rule that is true at all times.
This paper suggests novel rules based on the machine learning classifiers, the RIPPER, the PART and the decision trees.
Performance comparison was made between the linguistic and the machine learning rules.
The results shows that there was a dramatic improvement when machine learning rules were used.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Umar, Musa Ahmad Muhammad& al-Shaykhi, Abd al-Rahman Abd Allah Miftah& Fayiz, Balha Hasan Nasr. 2021. Novel rules for extracting the entities of entity relationship models. Journal of Pure and Applied Sciences،Vol. 20, no. 2, pp.29-35.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1419261
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Umar, Musa Ahmad Muhammad…[et al.]. Novel rules for extracting the entities of entity relationship models. Journal of Pure and Applied Sciences Vol. 20, no. 2 (Jun. 2021), pp.29-35.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1419261
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Umar, Musa Ahmad Muhammad& al-Shaykhi, Abd al-Rahman Abd Allah Miftah& Fayiz, Balha Hasan Nasr. Novel rules for extracting the entities of entity relationship models. Journal of Pure and Applied Sciences. 2021. Vol. 20, no. 2, pp.29-35.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1419261
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
رقم السجل
BIM-1419261
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر