![](/images/graphics-bg.png)
Classifying texts of twitter data using a modified fuzzy logic method
Other Title(s)
تصنيف نصوص بيانات تويتر باستخدام طريقة منطقية ضبابية معدلة
Joint Authors
Ali, Yusra Husayn
Abd al-Jalil, Muhammad
Ibrahim, Nuha Jamil
Source
Issue
Vol. 2020, Issue 34 (31 Dec. 2020), pp.76-93, 18 p.
Publisher
Publication Date
2020-12-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
18
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
تقدم وسائل التواصل الاجتماعي معلومات وفيرة لدراسة سلوكيات الناس و أفكارهم و آرائهم حول ما يدور في العالم مثل الأمور السياسية و الاقتصادية و الكوارث الطبيعية و غيرها.
من المهم دراسة و تحليل العلاقة بين الأحداث التي تؤثر على الانسان و وسائل التواصل الاجتماعي.
تستخدم هذه الدراسة بيانات تويتر المرتبطة بأعصار ساندي لتصنيف النص.
و بما أن النصوص التي يتم جمعها تحتوي على بيانات مختلفة لأحداث مختلفة، نحتاج إلى تصنيف البيانات التي لها علاقة بإعصار ساندي.
في هذا العمل أستخدمنا طريقة محسنة يستند إلى المنطق الضبابي لحل مشكلة تصنيف النص.
المدخلات لهذا النظام هي مجموعة من الميزات التي يتم استخلاصها من كل تغريده.
الناتج هو مدى ارتباط كل رسالة إلى ساندي.
يتم تصميم مجموعة من القواعد غير الواضحة و يتم الجمع بين طرق مختلفة للتشخيص من أجل الحصول على نتائج التصنيف المطلوبة.
نحن نقوم بمقارنة النتائج المستخلصة مع دراسة سابقة استخدمت المنطق الضبابي لتصنيف رسائل تويتر المتعلقة بأعصار ساندي و نقارق بين نتائجها و نتائج طريقة البحث عن الكلمات الرئيسية المعروفة من حيث معدل التصحيح و الكمية.
تظهر النتيجة أن هذه الطريقة المحسنة هي أكثر ملائمة لتصنيف رسائل تويتر من طريقة الكلمات الرئيسية و النهج القائم على المنطق الضبابي.
Abstract EN
Social media are a modern web-based application for communication between humans.
People share their interests and activities with these Applications.
Twitter is a social media site, where people communicate through tweets.
People publish their tweets on their profile and send their followers to express their thoughts and opinions about events in this world.
In this research, a modified fuzzy logic method to disband text classification problem.
The Inputs for this classification system are a set of features extracted from a tweet and the output of this system is a decision of classification for a tweet, which is a degree of correlation for each tweet to an appointed event where the degree of relevance to the desired event if it irrelevant or relevant.
The results compared with the keyword search method and the previous fuzzy logic based method based on terms of correction rate and incremental rate.
In the incremental rate, the proposed system is able to extract tweets more than a previous fuzzy logic based method, where in dataset 1 the number of the tweets that extracted by the proposed system is 154tweets but the number of the tweets that extracted by the other one are 98 and 141.
The correction rate of the proposed system is (98.7) but the correction rates of these methods are (97.9) and (95.7).
American Psychological Association (APA)
Ali, Yusra Husayn& Ibrahim, Nuha Jamil& Abd al-Jalil, Muhammad. 2020. Classifying texts of twitter data using a modified fuzzy logic method. al-Mansour،Vol. 2020, no. 34, pp.76-93.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1233415
Modern Language Association (MLA)
Ali, Yusra Husayn…[et al.]. Classifying texts of twitter data using a modified fuzzy logic method. al-Mansour No. 34 (2020), pp.76-93.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1233415
American Medical Association (AMA)
Ali, Yusra Husayn& Ibrahim, Nuha Jamil& Abd al-Jalil, Muhammad. Classifying texts of twitter data using a modified fuzzy logic method. al-Mansour. 2020. Vol. 2020, no. 34, pp.76-93.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1233415
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 91-92
Record ID
BIM-1233415