![](/images/graphics-bg.png)
Using heuristic method to improve support vector machine for arabic text classification
المؤلفون المشاركون
Muharram, Arafat Abd al-Salam E.
Salih, Talal Saeed
المصدر
Journal of Computer and Information Technology
العدد
المجلد 2010، العدد 0 (30 يونيو/حزيران 2010)، ص ص. 3-13، 11ص.
الناشر
جامعة الحديدة كلية علوم و هندسة الحاسبات
تاريخ النشر
2010-06-30
دولة النشر
اليمن
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
Text classification solves the problem of automatically assigning text content to predefined categories.
Automatic text (or document) classification attempts to replace and save human effort required in performing manual categorization.
This paper presents a performance evaluation of Support Vector Machine (SVM) in Multi Class Arabic text classification.
Introduce a heuristic method called Singular Value decomposition (SVD) to analysis the data semantically and use support vector machine to classify the data.
We compare the results with respect to SVM with heuristic method and without this heuristic method on the task of Arabic multi-class text classification.
We found that SVM with SVD substantially outperform SVM without SVD.
The results on SVM experiments show that categorization accuracy is 92.4 % and the results on SVM with SVD experiments give better accuracy 96 % for the same set.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Salih, Talal Saeed& Muharram, Arafat Abd al-Salam E.. 2010. Using heuristic method to improve support vector machine for arabic text classification. Journal of Computer and Information Technology،Vol. 2010, no. 0, pp.3-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-239370
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Salih, Talal Saeed& Muharram, Arafat Abd al-Salam E.. Using heuristic method to improve support vector machine for arabic text classification. Journal of Computer and Information Technology No. 0 (2010), pp.3-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-239370
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Salih, Talal Saeed& Muharram, Arafat Abd al-Salam E.. Using heuristic method to improve support vector machine for arabic text classification. Journal of Computer and Information Technology. 2010. Vol. 2010, no. 0, pp.3-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-239370
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references: p. 11-13
رقم السجل
BIM-239370
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)