Using Graph Mining Method in Analyzing Turkish Loanwords Derived from Arabic Language

الكلمات المستعارة هي الكلمات التي يتم نقلها من لغة إلى أخرى وتصبح جزءًا أساسيًا من لغة الاستعارة. جاءت الكلمات المستعارة من لغة المصدر إلى لغة المستلم لأسباب عديدة. على سبيل المثال لا الحصر الغزوات أو المهن أو التجارة. ان ايجاد هذه الكلمات المستعارة بين اللغات عملية صعبة ومعقدة نظرا لانه لايوجد معايير ثابتة لتحويل الكلمات بين اللغات وبالتالي تكون الدقة قليلة. في هذا البحث تم تحسين دقة ايجاد الكلمات التركية المستعارة من اللغة العربية. وكذلك سوف يساهم هذا البحث بايجاد كل الكلمات المستعارة باستخدام اي مجموعة من الحرووف سواءا كانت مرتبة او غير مرتبة ابجديا. عالج هذا البحث مشكلة التشويه في النطق وقام بايجاد الحلول للحروف المفقودة في اللغة التركية والموجودة في اللغة العربية. تقدم هذه الورقة طريقة مقترحة لتحديد الكلمات التركية المستعارة من اللغة العربية اعتمادًا على تقنيات التنقيب في المخططات والتي استخدمت لاول مرة لهذا الغرض. فقد تم حل مشاكل الاختلاف في الحروف بين اللغتين باستخدام لغة مرجعية وهي اللغة الانكليزية لتوحيد نمط وشكل الحروف. لقد تم اختبار هذا النظام المقترح باستخدام 1256 كلمة. النتائج التي تم الحصول عليها تبين ان الدقة في تحديد الكلمات المستعارة كانت 0,99 والتي تعتبر قيمة عالية جدا. كل هذه المساهمات تؤدي إلى تقليل الوقت والجهد لتحديد الكلمات المستعارة بطريقة فعالة ودقيقة. كما أن الباحث لا يحتاج إلى معرفة باللغة المستعيرة واللغة المأخوذ منها. علاوة على ذلك ، يمكن تعميم هذه الطريقة على أي لغتين باستخدام نفس الخطوات المتبعة في الحصول على الكلمات المستعارة التركية من العربية.Loanwords are the words transferred from one language to another, which become essential part of the borrowing language. The loanwords have come from the source language to the recipient language because of many reasons. Detecting these loanwords is complicated task due to that there are no standard specifications for transferring words between languages and hence low accuracy. This work tries to enhance this accuracy of detecting loanwords between Turkish and Arabic language as a case study. In this paper, the proposed system contributes to find all possible loanwords using any set of characters either alphabetically or randomly arranged. Then, it processes the distortion in the pronunciation, and solves the problem of the missing letters in Turkish language relative to Arabic language. A graph mining technique was introduced, for identifying the Turkish loanwords from Arabic language, which is used for the first time for this purpose. Also, the problem of letters differences, in the two languages, is solved by using a reference language (English) to unify the style of writing. The proposed system was tested using 1256 words that manually annotated. The obtained results showed that the f-measure is 0.99 which is high value for such system. Also, all these contributions lead to decrease time and effort to identify the loanwords in efficient and accurate way. Moreover, researchers do not need to have knowledge in the recipient and the source languages. In addition, this method can be generalized to any two languages using the same steps followed in obtaining Turkish loanwords from Arabic

Balancing Compression and Encryption of Satellite Imagery

With the rapid developments in the remote sensing technologies and services, there is a necessity for combined compression and encryption of satellite imagery. The onboard satellite compression is used to minimize storage and communication bandwidth requirements of high data rate satellite applications. While encryption is employed to secure these resources and prevent illegal use of image sensitive information. In this paper, we propose an approach to address these challenges which raised in the highly dynamic satellite based networked environment. This approach combined compression algorithms (Huffman and SPIHT) and encryptions algorithms (RC4, blowfish and AES) into three complementary modes: (1) secure lossless compression, (2) secure lossy compression and (3) secure hybrid compression. The extensive experiments on the 126 satellite images dataset showed that our approach outperforms traditional and state of art approaches by saving approximately (53%) of computational resources. In addition, the interesting feature of this approach is these three options that mimic reality by imposing every time a different approach to deal with the problem of limited computing and communication resources