![](/images/graphics-bg.png)
Word sense disambiguation for Arabic text categorization
المؤلفون المشاركون
Hadni, Maryam
al-Alawi, Said
Lashkar, Abd al-Munim
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 13، العدد 1A(s) (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 215-222، 8ص.
الناشر
تاريخ النشر
2016-12-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
In this paper, we present two contributions for Arabic Word Sense Disambiguation.
In the first one, we propose to use both two external resources Arabic WordNet (AWN) and WN based on term to term Machine Translation System (MTS).
The second contribution consists of choosing the nearest concept for the ambiguous terms, based on more relationships with different concepts in the same local context.
To evaluate the accuracy of our proposed method, several experiments have been conducted using Feature Selection methods; Chi-Square and CHIR, two machine learning techniques; the Naïve Bayesian (NB) and Support Vector Machine (SVM).The obtained results illustrate that using the proposed method increases greatly the performance of our Arabic Text Categorization System
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Hadni, Maryam& al-Alawi, Said& Lashkar, Abd al-Munim. 2016. Word sense disambiguation for Arabic text categorization. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 13, no. 1A(s), pp.215-222.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-758301
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Hadni, Maryam…[et al.]. Word sense disambiguation for Arabic text categorization. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 13, no. 1A (2016), pp.215-222.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-758301
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Hadni, Maryam& al-Alawi, Said& Lashkar, Abd al-Munim. Word sense disambiguation for Arabic text categorization. The International Arab Journal of Information Technology. 2016. Vol. 13, no. 1A(s), pp.215-222.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-758301
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes appendices : p. 222
رقم السجل
BIM-758301
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)