استخدام طريقة تنقيب المخططات في تحليل الكلمات التركية المستعارة والمشتقة من اللغة العربية

المؤلفون

  • Abbood Kirebut Jassim قسم علوم الحاسوب، كلية العلوم للبنات، جامعة بغداد، بغداد، العراق https://orcid.org/0000-0003-4211-6493
  • Muneam Jabbar Hamzah قسم علوم الحاسوب، كلية العلوم للبنات، جامعة بغداد، بغداد، العراق
  • Ahmed Hussein Aliwy قسم علوم الحاسوب كلية الحاسوب والرياضيات جامعة الكوفة النجف العراق

DOI:

https://doi.org/10.21123/bsj.2022.6008

الكلمات المفتاحية:

اللغة العربية ، التنقيب عن البيانات ، التنقيب في المخطط ، الكلمات المستعارة ، اللغة التركية

الملخص

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.

المراجع

Fernandes E, Holanda M, Victorino M, Borges V, Carvalho R, Van Erven G. Educational data mining: Predictive analysis of academic performance of public school students in the capital of Brazil. J Bus Res. 2019 Jan 1;94: 335-43. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2018.02.012

Miao, Cai An, Tan Shi. Application of Data Mining Techniques on Tourist Expenses in Malaysia. Baghdad Sci.J. 2021. 18; 1: 737-745.

Kantardzic M. Data mining: concepts, models, methods, and algorithms. 2nd edition John Wiley & Sons; 2011 Aug 16.

Bacciu D, Micheli A, Podda M. Edge-based sequential graph generation with recurrent neural networks. Neurocomputing. 2020 Nov 27; 416: 177-89. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2019.11.112.

Yuan W, He K, Guan D, Zhou L, Li C. Graph kernel based link prediction for signed social networks. Inf Fusion. 2019 Mar 1; 46: 1-0. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2018.04.004

Priya A, Sinha K, Darshani MP, Sahana SK. A novel multimedia encryption and decryption technique using binary tree traversal. InProceeding of the Second International Conference on Microelectronics, Computing & Communication Systems (MCCS 2017) Springer, Singapore. 2019: 163-178. https://doi.org/10.1007/978-981-10-8234-4_15

Fournier‐Viger P, He G, Cheng C, Li J, Zhou M, Lin JC, et al. A survey of pattern mining in dynamic graphs. Wiley Interdisciplinary Reviews: KDD. 2020 Nov;10(6): e1372. https://doi.org/10.1002/widm.1372

Yan X, Han J, Discovery of frequent substructures.In: Cook DJ, Holder LB, Mining graph data. John Wiley

& Sons; 2006 Dec 18. p 99-113.

Bahumaid S. Lexical borrowing: The case of English loanwords in Hadhrami Arabic. IJLL. 2015 Dec;2; 6:13-24.

Pulcini V, Furiassi C, Rodríguez González F. The lexical influence of English on European languages. The anglicization of European lexis. John Benjamins Publishing Company. 2012. p.1-24. https://doi.org/10.1075/z.174.03pul

Hock HH, Joseph BD. Language history, language change, and language relationship: An introduction to historical and comparative linguistics.. Walter de Gruyter GmbH & Co KG; 3rd ed. 2019 Sep 2. https://doi.org/10.1515/9783110613285.

Metz HC, From autonomy to occupation: Ismail, Taqfiq, and the Urabi revolt. Egypt H. A Country Study. In GPO for the Library of Congress: Washington, DC, USA 1990. P 35-37.

Salman YM, Mansour MS. English Loanwords in Iraqi Arabic with Reference to Computer, Internet and Mobile Phone Jargon.‘. Cihan Univ. Erbil Scij. 2017; 1: 271-94. https://doi.org/10.24086/cuesj.v1n1a14

Peperkamp S, Dupoux E. Loanword adaptations: Three problems for phonology and a psycholinguistic solution. Unpublished manuscript, Laboratoire de Sciences Cognitives et Pscyholinguistique, Paris & Universite de Paris. 2001; 8: 1-2.

Peperkamp S A. psycholinguistic theory of loanword adaptations. Annual Meeting of the Berkeley Linguistics Society 2004 Jun 25; 30; 1: 341-352.

Rao CS. The Significance of the Words Borrowed Into English Language. J res scholars prof Engl lang teach. 2018;2(6): 1-9.

Farazandeh-pour F, Kord Zafaranlu Kambuziya A. German Loanwords Adaptation in Persian: Optimality Approach. Int j humanit. 2013 Oct 10; 20; 4:23-40.

Mi C, Yang Y, Zhou X, Wang L, Li X, Jiang T. Recurrent neural network based loanwords identification in Uyghur. In Proceedings of the 30th Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation: Oral Papers. Paclic 30 Proceedings; 2016 Oct :209-217.

Koo H. An unsupervised method for identifying loanwords in Korean. Lang. Resour. Eval. 2015 Jun;49; 2: 355-73. https://doi.org/10.1007/s10579-015-9296-5

Miller JE, Tresoldi T, Zariquiey R, Beltrán Castañón CA, Morozova N, List JM. Using lexical language models to detect borrowings in monolingual wordlists. Plos one. 2020 Dec 9; 15. 12: e0242709. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0242709.

Zhang L, Manni F, Fabri R, Nerbonnei J. Detecting loan words computationally. Variation Rolls the Dice. A Worldwide Collage in Honour of Salikoko S. Mufwene. John Benjamins Publishing Company. 2021 Oct; 15. https://doi.org/10.1075/coll.59.11zha.

- Farghaly A, Shaalan K. Arabic natural language processing: Challenges and solutions. ACM Transactions on Asian Language Information Processing. 2009; 8(4): 1-22.

التنزيلات

منشور

2022-12-01

إصدار

القسم

article

كيفية الاقتباس

1.
استخدام طريقة تنقيب المخططات في تحليل الكلمات التركية المستعارة والمشتقة من اللغة العربية. Baghdad Sci.J [انترنت]. 1 ديسمبر، 2022 [وثق 17 مايو، 2024];19(6):1369. موجود في: https://bsj.uobaghdad.edu.iq/index.php/BSJ/article/view/6008

المؤلفات المشابهة

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.