الرئيسية › دليل الباحثين › Farek Lazhar
Farek Lazhar
الانتماء : Université Larbi Tébessi · University of Guelma
- 16منشورات (انتماء جزائري)
- 18مجموع المنشورات
- 71الاستشهادات
- 4مؤشر h
هل هذا أنت؟ عرّف بأبحاثك
أنشئ ملفك على DzCademia مجانًا وأضف مقالاتك: ستظهر بسهولة أكبر على Google وفي مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT، فيقرؤها ويستشهد بها عدد أكبر من الناس.
إنشاء ملفي المجاني إضافة منشوراتيمجالات البحث
- Topic Modeling
- Advanced Text Analysis Techniques
- Text and Document Classification Technologies
- Sentiment Analysis and Opinion Mining
- Natural Language Processing Techniques
المنشورات (16)
- Octopus Camouflage Optimization: A population-state-aware metaheuristic
- A dynamic hybrid attention-based autoencoder model with adaptive contextual attention for grammatical error correction
- A randomized block-based SVD image watermarking technique for IoT applications
- Transformer-vae for contextual anomaly detection in text
- An adaptive binary particle swarm optimization algorithm with filtration and local search for feature selection in text classification
- Hybrid Accurate Localization Approach for Dense and Highly Mobile Vehicular Networks
- A hybrid feature selection method for text classification using a feature-correlation-based genetic algorithm
- Semantic similarity-aware feature selection and redundancy removal for text classification using joint mutual information
- An optimal feature selection method for text classification through redundancy and synergy analysis
- Feature redundancy removal for text classification using correlated feature subsets
- A non-redundant feature selection method for text categorization based on term co-occurrence frequency and mutual information
- Fuzzy clustering-based semi-supervised approach for outlier detection in big text data
- Implicit feature identification for opinion mining
- Mining hidden opinions from objective sentences
- Mining explicit and implicit opinions from reviews
- Identification of opinions in Arabic newspapers
المؤلفون المشاركون
البيانات البيبليوغرافية مصدرها OpenAlex (قاعدة مفتوحة).
لماذا تختارون Dzcademia؟
ملفات أكاديمية ومقالات ومداخلات علمية: امنحوا أبحاثكم حضوراً عاماً منظماً. تساعد البيانات الوصفية المدمجة محركات البحث ومساعدات الذكاء الاصطناعي على التعرف على أعمالكم وفهم مراجعها.
علّق عبر Google
سجّل الدخول عبر Google للتعليق مباشرة على هذه الصفحة.