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Erschienen in:
A New Technique for Unequal-Spaced Channel-Allocation Problem in WDM Transmission System Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2008 | OriginalPaper | Buchkapitel

Support Vector Machines based Arabic Language Text Classification System: Feature Selection Comparative Study

verfasst von : Abdelwadood. Moh’d. Mesleh

Erschienen in: Advances in Computer and Information Sciences and Engineering

Verlag: Springer Netherlands

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feature selection (FS) is essential for effective and more accurate text classification (TC) systems. This paper investigates the effectiveness of five commonly used FS methods for our Arabic language TC System. Evaluation used an in-house collected Arabic TC corpus. The experimental results are presented in terms of macro-averaging precision, macro-averaging recall and macro-averaging F1 measure.

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Metadaten
Titel
Support Vector Machines based Arabic Language Text Classification System: Feature Selection Comparative Study
verfasst von
Abdelwadood. Moh’d. Mesleh
Copyright-Jahr
2008
Verlag
Springer Netherlands
Buch
Advances in Computer and Information Sciences and Engineering

Print ISBN: 978-1-4020-8740-0

Electronic ISBN: 978-1-4020-8741-7

Copyright-Jahr: 2008

DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4020-8741-7_3

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