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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

Rule Based Method for Terrorism, Violence and Threat Classification: Application to Arabic Tweets

verfasst von: Wissam Elahsoumi, Ines Boujelben, Iskander Keskes

Erschienen in: Formalizing Natural Languages with NooJ 2019 and Its Natural Language Processing Applications

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

In this paper, we present a rule based method to classify Tweets under three main categories; terrorism, violence and threat classes. Given that Arabic is a morphologically complex language, we build a linguistic module to identify a set of patterns for each class. Our proposed method requires three fundamental steps: First, we create our reference corpus collected from Arabic tweets. From the study of this corpus, we identify a set of linguistic rules. Finally, these patterns will be rewritten into local grammar within the linguistic platform NooJ. The evaluation of our system achieved encouraging results to obtaining 84%, 86.8% and 84.7% in terms of recall, precision and f-score respectively, when applied to test corpus.

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Literatur
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Metadaten
Titel
Rule Based Method for Terrorism, Violence and Threat Classification: Application to Arabic Tweets
verfasst von
Wissam Elahsoumi
Ines Boujelben
Iskander Keskes
Copyright-Jahr
2020
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-38833-1_18

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