Direct text classifier for thematic Arabic discourse documents
المؤلفون المشاركون
al-Khatib, Raid
al-Shunnaq, Muawiyah
Daradikah, Muhammad
Malkawi, Rami
Nahar, Khalid
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 17، العدد 3 (31 مايو/أيار 2020)، ص ص. 394-403، 10ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2020-05-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Maintaining the topical coherence while writing a discourse is a major challenge confronting novice and non-novice writers alike.
This challenge is even more intense with Arabic discourse because of the complex morphology and the widespread of synonyms in Arabic language.
In this research, we present a direct classification of Arabic discourse document while writing.
This prescriptive proposed framework consists of the following stages: data collection, pre-processing, construction of Language Model (LM), topics identification, topics classification, and topic notification.
To prove and demonstrate our proposed framework, we designed a system and applied it on a corpus of 2800 Arabic discourse documents synthesized into four predefined topics related to: Culture, Economy, Sport, and Religion.
System performance was analysed, in terms of accuracy, recall, precision, and F-measure.
The results demonstrated that the proposed topic modeling-based decision framework is able to classify topics while writing a discourse with accuracy of 91.0%.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Nahar, Khalid& al-Khatib, Raid& al-Shunnaq, Muawiyah& Daradikah, Muhammad& Malkawi, Rami. 2020. Direct text classifier for thematic Arabic discourse documents. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 17, no. 3, pp.394-403.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-962353
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Nahar, Khalid…[et al.]. Direct text classifier for thematic Arabic discourse documents. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 17, no. 3 (May. 2020), pp.394-403.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-962353
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Nahar, Khalid& al-Khatib, Raid& al-Shunnaq, Muawiyah& Daradikah, Muhammad& Malkawi, Rami. Direct text classifier for thematic Arabic discourse documents. The International Arab Journal of Information Technology. 2020. Vol. 17, no. 3, pp.394-403.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-962353
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 400-402
رقم السجل
BIM-962353
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