文献

J-GLOBAL ID：202202232102530369   整理番号：22A0492889

情報検索を改善するためのアラビア語テキストクラスタリング技術【JST・京大機械翻訳】

Arabic text clustering technique to improve information retrieval

著者 (3件)： Aliwy Ahmed H. (Faculty of Computer science and Mathematics University of Kufa, Iraq) ,  Aljanabi Kadhim B. S. (Faculty of Computer science and Mathematics University of Kufa, Iraq) ,  Alameen Huda A. (Faculty of Computer science and Mathematics University of Kufa, Iraq)
資料名： AIP Conference Proceedings  (AIP Conference Proceedings)
巻： 2386  号： 1  ページ： 050021-050021-8  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0071C  ISSN： 0094-243X  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： アラビア語は,他の言語とは異なるそれ自身の特性を持っている。それは自然言語であり,アラビア語の処理には多くの問題がある。本研究プロジェクトにおける作業は,検索された文書が限られた数のグループ(クラスタ)に分類される新しいアプローチを提案することにより,アラビア語文書ユーザに直面する問題を解決する試みを示し,それは,ユーザが効率的に,そして,効果的に関連文書を見つけるのを助けるかもしれない。最初に,データを収集し,前処理し,次に,検索された文書をkクラスタにグループ分けしたユーザポイントのクラスタリング技法によって改良されているすべてのIR処理を含む完全なIRシステムを実行した。3つのクラスタリング技術(フラットクラスタリングの型としてk平均,Ward’sとHierarchalクラスタリングの型として平均凝集)を適用した。前処理段階で,2種類の茎(HeavyとLight Stemer)を適用した。1万のアラビア語テキスト文書(”Alsabah”ニュースペーパから検索された)に提案されたアプローチを適用して得られた結果から,ユーザはより良い精度と性能を有する関連文書を返す方法で実行できることを示した。異なる技術とアルゴリズムをC#とPythonプログラミング言語を用いて実行した。Copyright 2022 AIP Publishing LLC All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  凝集 ,  *情報検索 ,  言語 ,  新聞 ,  プログラミング言語 ,  前処理 ,  *クラスタ化 ,  自然言語 ,  *クラスタ
準シソーラス用語： *アラビア語 ,  Python ,  *テキストクラスタリング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 情報検索 ,  アラビア語 ,  テキストクラスタリング