MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3109675915 · doi:10.1109/iccit-144147971.2020.9213733

Performance Comparison of Qur’anic Search Engines

2020· article· en· W3109675915 sur OpenAlexaff
Saqib Hakak, Gulshan Amin Gilkar, Wazir Zada Khan

Notice bibliographique

Revue2020 International Conference on Computing and Information Technology (ICCIT-1441) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueText and Document Classification Technologies
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceArabicThe InternetMeaning (existential)Reading (process)Search engineInformation retrievalIslamWorld Wide WebNatural language processingLinguisticsHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The trend of information retrieval related to Islamic scriptures is on the rise. One of the most popular and regularly read Islamic scripture is the Digital Quran. Digital Quran is written in Arabic and involve the use of diacritics/symbols. These diacritics assist the user in reading the Quranic verses properly and interpret the meaning correctly. However, these diacritics reduce the accuracy of Quranic verse retrieval. There are numerous Quranic websites available on the internet from where users can find and retrieve any Quranic verse. This paper investigates the performance of most popular Quranic search engines with respect to the accuracy of verse retrieval based on different observations. The findings will help in developing a more efficient search engine for Digital Quran.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revue2020 International Conference on Computing and Information Technology (ICCIT-1441)Même sujetText and Document Classification TechnologiesTravaux en français237 207