Arabic Text Classification Using Maximum Entropy

In organizations, a large amount of information exists in text documents. Therefore, it is important to use text mining to discover knowledge from these unstructured data. Automatic text classification considered as one of important applications in text mining. It is the process of assigning a text document to one or more predefined categories based on their content. This paper focus on classifying Arabic text documents. Arabic language is highly inflectional and derivational language which makes text mining a complex task. In our approach, we first preprocessed data using natural language processing techniques such as tokenizing, stemming and partof-speech. Then, we used maximum entropy method to classify Arabic documents. We experimented our approach using real data, then we compared the results with other existing systems. صخلم : يصن لكشب ةدوجوم تامولعملا نم ريثكلا كانه تاسسؤملا يف . ةرـيبك ةيمهأ كانه كلذل عونلا اذه نم تانايبلا نع بيقنتلل . بيقنتلا لاجم يف ةمهملا تاقيبطتلا دحأ ربتعي يئاقلتلا فينصتلا تانايبلا نع يصنلا . ت ةيلمع وه يئاقلتلا فينصتلا ىلإ ةقيثولا فينص أ ةـفرعملا تافينـصتلا دح ءانب اقبسم ةقيثولا ىوتحم ىلع . ةغللاب ةبوتكملا تادنتسملل يئاقلتلا فينصتلا ىلع زكري ثحبلا اذه ةيبرعلا . يقنتلا ةبوعص ديزي امم ةيبرعلا ةغللا يف فيرصتلاو ليكشتلا نم ريثكلا كانه ب يـصنلا تادنتسملا يف تانايبلا نع . ا اذه يف جلاعملا ىلع لاوأ لمعن ثحبل ة ادختـساب تاـنايبلل ةقبسملا م زـيمرتلا لثم رشبلا تاغل ةجلاعم تاينقت ) tokenizing ( رـيزجتلاو ) Stemming ( فيرـصتلاو ) Part-of-Speech . ( رتنلاا ةينقت مدختسا مث و ىوصقلا يب ) maximum entropy ( فينـصتل تادنتسملا . مت كلذكو إ هذه ىلع براجت ءارج جئاتنلا ةنراقم متو ةقيقح تادنتسم مادختساب ةقيرطلا ةيبرعلا تادنتسملا فينصت يف ىرخأ ةمظنأ عم .