Enhanced Arabic Information Retrieval by Using Arabic Slang Language
Notice bibliographique
Résumé
Slang language has become the most used language in the most countries. It has almost become the first language in the social media, websites and daily conversations. Moreover, it has become used in many conferences to clarify information and to deliver the required purpose of them. Therefore, this great spread of slang language over the world. In Jordan indicates that it is important to know meanings of Jordanian slang vocabularies. Mainly, In research system, we created a system framework allows users to restore Arabic information depending on queries that are written in slang language and this framework was made basically by context-free grammar to convert from slang to classical and vice versa. In addition, to conclude with, we will apply it on the colloquial slang in North of Jordan specifically; Irbid, Ajloun, Jerash, Mafraq and AlRamtha city. As well as, we will make a special file for Non_Arabic words and the stop words too. After we made an evaluation for the system relying on the results of recall, precision and F-measure where the results of precision about 0.63 for both researches slang and classical query, and this indicates that the system supports searching in Jordanian slang language. The purpose of this research is to enhance Arabic information retrieval, and it will be a significant resource for researchers who are interested in slang languages. As well as, it helps tie communities together.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».