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A New Enhanced arabic light stemmer for IR in Medical Documents

Computers, Materials & Continua 2021年第7期68卷 1255-1269页

作者： Ra’ed M.Al-Khatib Taha Zerrouki Mohammed M.Abu Shquier Amar Balla Asef Al-Khateeb Department of Computer Sciences Yarmouk UniversityIrbid21163Jordan Faculty of Sciences and Applied Sciences Bouira UniversityBouiraAlgeria Faculty of Computer Science and Information Technology Jerash UniversityJordan Ecole Nationale Supérieure d’Informatique(ESI) AlgiersAlgeria Department of Computer Science College of Shari’a and Islamic Studies in Al AhsaaImam Mohammad Ibn Saud Islamic University(IMSIU)Saudi Arabia

This paper introduces a new enhanced arabic stemming algorithm for solving the information retrieval problem,especially in medical *** proposed algorithm is a light stemming algorithm for extracting stems and roots from the input *** of the main challenges facing the light stemming algorithm is cutting off the input word,to extract the initial *** initiating the light stemmer with strong initial segments,the final extracting stems and roots will be more ***,a new enhanced segmentation based on deploying the Direct Acyclic Graph(DAG)model is *** addition to extracting the powerful initial segments,the main two procedures(i.e.,stems and roots extraction),should be also reinforced with more efficient operators to improve the final *** validate the proposed enhanced stemmer,four data sets are *** achieved stems and roots resulted from our proposed light stemmer are compared with the results obtained from five other well-known arabic light stemmers using the same data *** evaluation process proved that the proposed enhanced stemmer outperformed other comparative stemmers.

关键词： Machine learning information retrieval systems medical documents stemming algorithms arabic light stemmer natural language processing

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