Intelligent documents classification system
العناوين الأخرى
نظام تصنيف الوثائق الذكي
المؤلفون المشاركون
Hasan, Halah Diya
Abd Allah, Hasanayn Samir
المصدر
العدد
المجلد 2019، العدد 31 (30 يونيو/حزيران 2019)، ص ص. 134-151، 18ص.
الناشر
تاريخ النشر
2019-06-30
دولة النشر
العراق
عدد الصفحات
18
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الموضوعات
الملخص EN
There are a huge number of documents that available in many various sources in unorganized format, therefore these unstructured documents needs to be classified.
In this paper, a proposed system called "Intelligent Documents Classification System" which represents the system for classifying the documents to the correct class based on its textual information.
This system contain through four steps which are preprocessing, features extraction, proposed method for features selection, and finally, modify model of naïve bays.
Two datasets are used to evaluate the proposed system, the first dataset its name as "bbc from ucd repository" is standard that contains technical research documents distributed over five classes which available on the internet and the second dataset is collected dataset contains books documents distributed over six classes which collected during this work.
The IDC system achieved the powerful results.
For the standard dataset the accuracy is 95.1%, precision is 95%, recall is 95.8%, and f1-measure is 95.39% while the accuracy for the collected dataset is 95.3%, precision is 95.16%, recall is 95.83%, and f1-measure is 95.49%.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Abd Allah, Hasanayn Samir& Hasan, Halah Diya. 2019. Intelligent documents classification system. al-Mansour،Vol. 2019, no. 31, pp.134-151.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-947689
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Abd Allah, Hasanayn Samir& Hasan, Halah Diya. Intelligent documents classification system. al-Mansour No. 31 (2019), pp.134-151.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-947689
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Abd Allah, Hasanayn Samir& Hasan, Halah Diya. Intelligent documents classification system. al-Mansour. 2019. Vol. 2019, no. 31, pp.134-151.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-947689
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 149-150
رقم السجل
BIM-947689
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