Finding the relevance degree between an English text and its title
Other Title(s)
إيجاد درجة الترابط بين نص إنكليزي و عنوانه
Joint Authors
Rahmah, Abd al-Munim Salih
Farhan, Ala Kazim
Kazim, Suhad M.
Source
Engineering and Technology Journal
Issue
Vol. 30, Issue 9 (31 Jan. 2012), pp.1625-1640, 16 p.
Publisher
Publication Date
2012-01-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
16
Main Subjects
Languages & Comparative Literature
Topics
Abstract AR
إن الكلمات المفتاحية أداة مفيدة لأنها تعطي ملخصا قصيرا عن النص.
و هي مفيدة لمجالات عديدة كالتلخيص و الفهرسة و العنونة و التصنيف و في هذا البحث سوف نستخدم الكلمات المفتاحية من اجل معرفة درجة ترابط نص انكليزي بعنوانه.
لقد حل النظام المقترح هذه المشكلة من خلال طرق إحصائية (تكرار التعبير) و لغوية باستخلاص الكلمات المفتاحية للعنوان، و الكلمات المفتاحية للنص الانكليزي (مع تكرارهم داخل النص) و من ثم إيجاد معدل تكرار الكلمات المفتاحية للعنوان داخل النص و الذي يمثل درجة تعلق النص بعنوانه، و بالاعتماد على معجم للكلمات الغير مفتاحية و معجم للكلمات المرشحة لان تكون كلمات مفتاحية و لمجال معين (في بحثنا هذا تم اختيار مجال علوم الحاسوب).
هذا المعجم ممثل بهيكل شجري للكلمات الغير مفتاحية و هيكل شجري آخر للكلمات المفتاحية المرشحة، و لقد خزنت هذه الكلمات المفتاحية بطريقة تمنع التكرار لهذه التعابير أو أجزاء منها لتوفير كفاءة الخزن و لتقليل وقت البحث.
تم تنفيذ النظام المقترح باستخدام اللغة البرمجية المرئية 5.1 Visual Prolog و لقد اثبت النظام المقترح بعد اختباره بأنه قيم في إيجاد درجة الترابط بين نص و عنوانه (من وجهة نظر الدقة و وقت البحث).
Abstract EN
Keywords are useful tools as they give the shorter summary of the document.
Keywords are useful for a variety of purposes including summarizing, indexing, labeling, categorization, clustering, and searching, and in this paper we will use keywords in order to find the relevance degree between an English text and its title.
The proposed system solves this problem through simple statistic (Term frequency) and linguistic approaches by extracting the keywords of the title and keywords of the text (with their frequency that appear in the text) and finding the average of title's keywords frequency across the text that represent the relevance degree that required, with depending on a lexicon of a particular field (in this work we choose computer science field).
This lexicon is represented using two different B+ trees one for non-keywords and the other for candidate keywords, these keywords was stored in a manner that prevent redundancy of these terms or even sub-terms to provide efficient memory usage and to minimize the search time.
The proposed system was implemented using Visual Prolog 5.1 and after testing, it proved to be valuable for finding the degree of relevance between a text and its title (from point of view of accuracy and search time).
American Psychological Association (APA)
Rahmah, Abd al-Munim Salih& Kazim, Suhad M.& Farhan, Ala Kazim. 2012. Finding the relevance degree between an English text and its title. Engineering and Technology Journal،Vol. 30, no. 9, pp.1625-1640.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-300900
Modern Language Association (MLA)
Rahmah, Abd al-Munim Salih…[et al.]. Finding the relevance degree between an English text and its title. Engineering and Technology Journal Vol. 30, no. 9 (2012), pp.1625-1640.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-300900
American Medical Association (AMA)
Rahmah, Abd al-Munim Salih& Kazim, Suhad M.& Farhan, Ala Kazim. Finding the relevance degree between an English text and its title. Engineering and Technology Journal. 2012. Vol. 30, no. 9, pp.1625-1640.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-300900
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 1640
Record ID
BIM-300900