Open source Arabic research paper dataset for natural language processing
Rattachement africain : sa, Égypte. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Recent advancements in applications such as natural language processing (NLP), applied linguistics, indexing, data mining, information retrieval, and machine translation have emphasized the need for robust datasets and corpora. While there exist many Arabic corpora, most are derived from social media platforms like X or news sources, leaving a significant gap in datasets tailored to academic research. To address this gap, the ARPD, Arabic Research Papers Dataset, is developed as a specialized resource for Arabic academic research papers. This paper explains the methodology used to construct the dataset, which consists of seven classes and is publicly available in several formats to benefit Arabic research. Experiments conducted on the ARPD dataset demonstrate its performance in classification and clustering tasks. The results show that most of the classical clustering algorithms achieve low performance compared to bio-inspiration algorithms such as Particle Swarm Optimization (PSO) and Gray Wolf Optimization (GWO) based on the Davies-Bouldin index measure. For classification, the Support Vector Machine (SVM) algorithm outperformed others, achieving the highest accuracy, with other classifiers ranging from 89% to 99%. These findings highlight the ARPD's potential to enhance Arabic academic research and support advanced NLP applications.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Open source Arabic research paper dataset for natural language processing
- Date Crossref
- 27/08/2025
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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King Abdulaziz University Department of Information Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Mansoura University Mansoura University, Égypte (code pays fourni par la source)Université ou école supérieure
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Faculty of Computers and Information Computers Science Department Mansoura University, Égypte (pays nommé en fin d’affiliation)Université ou école supérieure
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School of Computer Science and Technologies pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Department of Information Technology — King Abdulaziz University, Mansoura University (Mansoura University, Égypte) et Computers Science Department — Faculty of Computers and Information (Mansoura University, Égypte), avec 1 autre affiliation. Pays d’affiliation : Égypte.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.