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Arabic News Classification Using Field Association Words

机译:使用字段关联词的阿拉伯新闻分类

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摘要

Text classification is a popular problem that has been studied extensively in the last four decades. Since many classification schemes can be used, the question of how to choose the best one among many for a designated task remains. In this work, we design a method for classification the Arabic news, the classification system that best fits data given a certain representation. We present a new method for Arabic news classification using field association words (FA words). The document preprocessing system will generate the meaningful terms based on Arabic corpus and Arabic language dictionary. Then, the field association terms will be classified according to FA word classification algorithm.
机译:文本分类是一个流行的问题,在最近的40年中已经进行了广泛的研究。由于可以使用许多分类方案,因此如何选择指定任务中最好的一个的问题仍然存在。在这项工作中,我们设计了一种对阿拉伯新闻进行分类的方法,该分类系统最适合给定特定表示形式的数据。我们提出一种使用字段关联词(FA词)进行阿拉伯新闻分类的新方法。文档预处理系统将基于阿拉伯语语料库和阿拉伯语词典生成有意义的术语。然后,将根据FA单词分类算法对字段关联词进行分类。

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