Automatic Arabic text categorization using efficient classification techniques
العناوين الأخرى
التصنيف التلقائي للنصوص العربية باستخدام تقنيات التصنيف ذات الكفاءة
مقدم أطروحة جامعية
مشرف أطروحة جامعية
أعضاء اللجنة
al-Hasanat, Ahmad Bashir
al-Maani, Mudir Musa
al-Hammuri, Awni Mansur
الجامعة
جامعة مؤتة
الكلية
كلية تكنولوجيا المعلومات
دولة الجامعة
الأردن
الدرجة العلمية
ماجستير
تاريخ الدرجة العلمية
2015
الملخص الإنجليزي
Arabic language is a complex language that needs special treatment.
However, most previous studies were using statistical methods in Arabic texts classification, and these methods neglect meaning of the terms.
Firstly we built an identical Arabic database, so that they are freely available for research purposes in the Arabic language, then designed a framework for preprocessing Arabic text, which consists of multiple steps and modeling techniques, such as stop word removal and a stemmer to improve the results of Arabic texts categorization.
This thesis focuses on the semantics technique, and proposes a hybrid stemmer for Arabic languages.
Varies techniques are used to implement the Arabic text classifications, and to verify our hybrid stemmer.
These techniques include Latent semantic analysis (LSA) and five machine learning approaches.
LSA used to reduce dimensionality in order to improve the accuracy of categorization systems.
The experiment results showed the effectiveness of our Arabic stemmer in terms of classification accuracy and speed.
The best performance was achieved by combining Singular Value Decomposition (SVD) with cosine similarity measure and Manhattan distance.Finally, we Compared experimentally; Hassanat's distance with Euclidean's distance, Manhattan distance and cosine distance, to choose the best way to calculate the similarity between vectors with five text representation .
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
عدد الصفحات
109
قائمة المحتويات
Table of contents.
Abstract.
Abstract in Arabic.
Chapter One : Introduction.
Chapter Two : The background.
Chapter Three : The proposed Arabic stemmer : Arabic text preprocessing.
Chapter Four : Experiments and results.
References.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
al-Awadi, Muhammad Mahmud. (2015). Automatic Arabic text categorization using efficient classification techniques. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Mutah University, Jordan
https://search.emarefa.net/detail/BIM-729773
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
al-Awadi, Muhammad Mahmud. Automatic Arabic text categorization using efficient classification techniques. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Mutah University. (2015).
https://search.emarefa.net/detail/BIM-729773
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
al-Awadi, Muhammad Mahmud. (2015). Automatic Arabic text categorization using efficient classification techniques. (Master's theses Theses and Dissertations Master). Mutah University, Jordan
https://search.emarefa.net/detail/BIM-729773
لغة النص
الإنجليزية
نوع البيانات
رسائل جامعية
رقم السجل
BIM-729773
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
