Textkategorisering har blivit ett viktigt forskningsområde i NLP-gemenskapen. Men de flesta verk på detta område är inriktade på västerländska språk utan att bry sig om andra semitiska språk som arabiska. Dessa språk är av enorm politisk och social betydelse och kräver robusta kategoriseringsmetoder. I detta dokument presenterar vi en ny trestegsteknik för att effektivt klassificera arabiska dokument i olika kategorier baserat på de ord de innehåller. Vi utnyttjar betydelsen av rotord på arabiska och införlivar en kombination av Markov kluster och Deep Trolief Networks för att klassificera arabiska ord i separata grupper (kluster). Vårt tillvägagångssätt är testat på två offentliga datauppsättningar som ger en F-mått på 91,02%.
I REF föreslog författaren en trestegsalgoritm för att klassificera arabiska dokument med hjälp av djup tro nätverk och Markov kluster.
A Personalized Markov Clustering and Deep Learning Approach for Arabic Text Categorization.
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}