Abstract-Det finns ett enormt antal arabiska textdokument tillgängliga online som växer varje dag. Att kategorisera dessa dokument blir därför mycket viktigt. I detta dokument föreslås ett tillvägagångssätt för att förbättra riktigheten i den arabiska textkategorin. Den är baserad på en ny funktion representationsteknik som använder en blandning av en påse med ord (BOW) och två intilliggande ord med olika proportioner. Det introducerar också en ny funktioner urvalsteknik beror på Term Frekvens (TF) och använder frekvens Ratio Ackumulation Method (FRAM) som en klassificering. Experiment utförs utan både normalisering och resonans, med en av dem, och med båda. Dessutom har tre datauppsättningar av olika kategorier samlats in från arabiska onlinedokument för att utvärdera det föreslagna tillvägagångssättet. Den högsta noggrannheten som erhålls är 98,61% genom användning av normalisering.
Den högsta noggrannheten som erhålls är 98,61% genom användning av normalisering REF.
Arabic Text Categorization Using Mixed Words
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Information Technology and Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}