![](/images/graphics-bg.png)
Support vector machine text classifier for Arabic articles : ant colony optimization based feature subset selection
مقدم أطروحة جامعية
Muslih, Abd al-wadud Muhammad Abd al-Wadud
مشرف أطروحة جامعية
أعضاء اللجنة
al-Shalabi, Riyad
Abu Shawir, Bayan
al-Arif, Taha
الجامعة
الأكاديمية العربية للعلوم المالية و المصرفية
الكلية
كلية نظم و تكنولوجيا المعلومات
القسم الأكاديمي
قسم نظم المعلومات الحاسوبية
دولة الجامعة
الأردن
الدرجة العلمية
دكتوراه
تاريخ الدرجة العلمية
2008
الملخص الإنجليزي
In this thesis, we have implemented a support vector machine (SVM) text classifier for Arabic articles.
Experimental results show that the SVM classifier outperformed Naive Bayesian (NB) and k-nearest neighbor (kNN) classifiers.
We investigated the effectiveness of six state-of-the-art feature subset selection (FSS) methods, which are commonly used in text classification (TC) tasks, for our Arabic SVM text classification system.
We implemented an Ant Colony Optimization Based-Feature Subset Selection (ACO Based-FSS) method for our Arabic SVM text classifier.
The proposed FSS method adapted Chi-square statistic as heuristic information and the effectiveness of the SVM classifier as a guide to improving the selection of features for each category.
Compared to the six state-of-the-art FSS methods, our ACO Based-FSS algorithm achieved better TC effectiveness.
Evaluation used an in-house Arabic TC corpus1 that consists of 1445 documents independently classified into nine categories.
The experimental results were presented in terms of macro-averaging precision, macro averaging recall and macro-averaging F1 measures.
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
عدد الصفحات
114
قائمة المحتويات
Table of contents.
Abstract.
Chapter one : Introduction.
Chapter two : Related work.
Chapter three : Text classification.
Chapter four : Feature subset selection.
Chapter five : Introduction to Arabic language.
Chapter six : Ant colony optimization based-feature subset selection algorithm for text classification tasks.
Chapter seven : Experimental results.
Chapter eight : Conclusions and future directions.
References.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Muslih, Abd al-wadud Muhammad Abd al-Wadud. (2008). Support vector machine text classifier for Arabic articles : ant colony optimization based feature subset selection. (Doctoral dissertations Theses and Dissertations Master). Arab Academy for Financial and Banking Sciences, Jordan
https://search.emarefa.net/detail/BIM-306127
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Muslih, Abd al-wadud Muhammad Abd al-Wadud. Support vector machine text classifier for Arabic articles : ant colony optimization based feature subset selection. (Doctoral dissertations Theses and Dissertations Master). Arab Academy for Financial and Banking Sciences. (2008).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-306127
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Muslih, Abd al-wadud Muhammad Abd al-Wadud. (2008). Support vector machine text classifier for Arabic articles : ant colony optimization based feature subset selection. (Doctoral dissertations Theses and Dissertations Master). Arab Academy for Financial and Banking Sciences, Jordan
https://search.emarefa.net/detail/BIM-306127
لغة النص
الإنجليزية
نوع البيانات
رسائل جامعية
رقم السجل
BIM-306127
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)