Applications of Mining Arabic Text: A Review

Since the appearance of text mining, the Arabic language gained some interest in applying several text mining tasks over a text written in the Arabic language. There are several challenges faced by the researchers. These tasks include Arabic text summarization, which is one of the challenging open areas for research in natural language processing (NLP) and text mining fields, Arabic text categorization, and Arabic sentiment analysis. This chapter reviews some of the past and current researches and trends in these areas and some future challenges that need to be tackled. It also presents some case studies for two of the reviewed approaches

Statystyczne metody klasyfikacji tekstów

W ostatnich latach, wraz z szybkim rozwojem technologii komputerowych i internetowych, coraz większego znaczenia nabierają komputerowe metody badania tekstu, w szczególności metody ustalania sentymentu czy też wydźwięku tekstu. Metody komputerowe mogą być później wykorzystywane w takich zagadnieniach, jak streszczanie tekstu, wyszukiwanie informacji z tekstu, sprawdzanie poprawności tekstu, maszynowe tłumaczenie tekstu i wielu innych. Niniejsza monografia zawiera przegląd metod analizy sentymentu dla dokumentów głównie anglojęzycznych, badanie efektywności wybranych metod analizy sentymentu w zastosowaniu do dokumentów polskojęzycznych, propozycje nowych metod, które mogą poprawić jakość klasyfikacji. W nowych propozycjach nacisk został położony na problemy klasyfikacji binarnej, niekorzystanie ze źródeł zewnętrznych, korzystanie w jak najmniejszym stopniu ze zbioru uczącego. Proponujemy przenieść ciężar klasyfikacji tekstów z obszernego zbioru uczącego na wyszukiwanie i analizowanie związków pomiędzy słowami tworzącymi dokument, a nawet grupami słów. Zaproponowana metoda ma prostą interpretację, może konkurować z metodami standardowymi oraz może być wykorzystana do innych problemów związanych z ustalaniem sentymentu tekstów

Recent Trends in Computational Intelligence

Traditional models struggle to cope with complexity, noise, and the existence of a changing environment, while Computational Intelligence (CI) offers solutions to complicated problems as well as reverse problems. The main feature of CI is adaptability, spanning the fields of machine learning and computational neuroscience. CI also comprises biologically-inspired technologies such as the intellect of swarm as part of evolutionary computation and encompassing wider areas such as image processing, data collection, and natural language processing. This book aims to discuss the usage of CI for optimal solving of various applications proving its wide reach and relevance. Bounding of optimization methods and data mining strategies make a strong and reliable prediction tool for handling real-life applications