Abstract: Arabic language is one of

Abstract: Arabic language is one of the most widely spoken languages. This language has a complex morphological structure
and is considered as one of the most prolific languages in terms of article linguistic. Therefore, Arabic Information Retrieval
(AIR) models need specific techniques to deal with this complex morphological structure. This paper aims to develop an
integrate AIR frameworks. It lists and analysis the different Information Retrieval (IR) methods and techniques such as query
processing, stemming and indexing which are used in AIR systems. We conclude that AIR frameworks have a weakness to deal
with semantic in term of indexing, Boolean model, Latent Semantic Analysis (LSA), Latent Semantic Index (LSI) and semantic
ranking. Therefore, semantic Boolean Information Retrieval framework is proposed in this paper. This model is implemented and the precision,
recall and run time are measured and compared with the traditional Information Retrieval model.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อ: ภาษาอาหรับเป็นภาษาพูดอย่างกว้างขวางที่สุดอย่างใดอย่างหนึ่ง ภาษานี้มีความซับซ้อนของโครงสร้าง และถือว่าเป็นภาษาลูกมากที่สุดในบทความหนึ่งภาษาศาสตร์ ดังนั้น เรียกข้อมูลภาษาอาหรับ (อากาศ) รุ่นเทคนิคเฉพาะในการจัดการกับโครงสร้างสัณฐานนี้ซับซ้อนได้ เอกสารนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาความ รวมกรอบอากาศ เรื่องรายการและวิเคราะห์แตกต่างกันการเรียกข้อมูล (IR) วิธีการและเทคนิคต่าง ๆ เช่นแบบสอบถาม ประมวลผล กำลัง และการทำดัชนีที่ใช้ในระบบอากาศ เราสรุปว่า กรอบอากาศมีจุดอ่อนในการจัดการ มีความหมายในระยะรุ่นบู ดัชนี แฝงอยู่ทางตรรกวิเคราะห์ (LSA), แฝงอยู่ความหมายดัชนี (LSI) และความหมาย จัดอันดับ ดังนั้น ทางตรรกบูลีนข้อมูลเรียกกรอบนำเสนอในเอกสารนี้ รุ่นนี้ถูกนำมาใช้ และความ แม่นยำ เรียกคืนและเวลาที่ใช้จะวัด และเปรียบเทียบกับแบบดั้งเดิมเรียกข้อมูล

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อ: ภาษาอาหรับเป็นหนึ่งในภาษาพูดอย่างกว้างขวาง
ภาษานี้มีโครงสร้างทางสัณฐานวิทยาที่ซับซ้อนและมีการพิจารณาว่าเป็นหนึ่งในภาษาที่อุดมสมบูรณ์มากที่สุดในแง่ของภาษาบทความ ดังนั้นภาษาอาหรับดึงข้อมูล
(AIR) รุ่นต้องเทคนิคเฉพาะในการจัดการกับโครงสร้างทางสัณฐานวิทยาที่ซับซ้อนนี้ กระดาษนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาบูรณาการกรอบ AIR
โดยจะแสดงและการวิเคราะห์ข้อมูลที่แตกต่างกันดึง (IR)
วิธีการและเทคนิคเช่นแบบสอบถามการประมวลผลที่เกิดและการสร้างดัชนีที่ใช้ในระบบแอร์ เราสรุปได้ว่ากรอบ AIR
มีความอ่อนแอในการจัดการกับความหมายในแง่ของการจัดทำดัชนีแบบบูลีน, การวิเคราะห์ความหมายแฝง (LSA) ดัชนีแฝงหมาย (LSI)
และความหมายของการจัดอันดับ ดังนั้นกรอบความหมายของการดึงข้อมูลแบบบูลจะเสนอในบทความนี้
รุ่นนี้มีการใช้งานและความแม่นยำในการเรียกคืนและเวลาทำงานจะถูกวัดและเมื่อเทียบกับรูปแบบการดึงข้อมูลแบบดั้งเดิม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทคัดย่อ : ภาษาอาหรับเป็นภาษาพูดอย่างกว้างขวางมากที่สุด . ภาษานี้มีลักษณะโครงสร้างซับซ้อน
และถือว่าเป็นหนึ่งในภาษาที่อุดมสมบูรณ์มากที่สุดในแง่ของบทความภาษาศาสตร์ ดังนั้น การดึงข้อมูลภาษาไทย
( อากาศ ) รุ่นต้องการเทคนิคเฉพาะเพื่อจัดการกับโครงสร้างสัณฐานนี้ซับซ้อน บทความนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อพัฒนา
รวมกรอบแอร์รายการและวิเคราะห์สารสนเทศที่แตกต่างกัน ( IR ) และเทคนิควิธีการ เช่น การประมวลผลแบบสอบถาม
ที่เกิดและดรรชนีที่ใช้ในระบบอากาศ เราสรุปได้ว่า กรอบแอร์ มีจุดอ่อนที่จะจัดการ
กับความหมายในระยะของดัชนีแบบบูลีน การวิเคราะห์ความหมายแฝง ( LSA ) แฝงความหมายดัชนี ( LSI ) และการจัดอันดับความหมาย

ดังนั้นอรรถศาสตร์ตรรกะการสืบค้นกรอบที่นำเสนอในบทความนี้ รุ่นนี้เป็นรุ่นที่ใช้ และความเที่ยงตรง เรียกคืน และใช้เวลา
จะวัดและเปรียบเทียบกับรูปแบบการดึงข้อมูลแบบดั้งเดิม