Arabic News Article Classification

Based on: Building TALAA, a Free General and Categorized Arabic Corpus

University of Science and Technology Houari Boumediene, Algiers, Algeria

---

Corpus

"The TALAA corpus is a voluminous general Arabic corpus, built from daily Arabic newspaper websites. The corpus is a collection of more than 14 million words with 15,891,729 tokens contained in 57,827 different articles." [1]

Description of the TALAA corpus [1] :

Features	Corpora
Nb. of articles	57.827
Nb. of categories	8
Nb. of words	14.068.407
Nb. of types	582.531
Nb. of tokens	15.891.729

The corpus is distributed on 8 categories [1] :

Category	Nb. of articles
Culture	5322
Economic	8768
Politics	9620
Religion	4526
Society	9744
Sports	9103
World	6344
Other	4400

---

Pre-processing

The following data pre-processing steps have been performed:

0.Example:

أمرت السلطات القطرية الأسواق و المراكز التجارية في البلاد برفع و إزالة السلع الواردة من السعودية و البحرين و الإمارات و مصر في الذكرى الأولى لإعلان هذه الدول الحصار عليها.

1.Tokenization

Each collected article was segmented into tokens, using NLTK.

[ أمرت, السلطات, القطرية, الأسواق, و, المراكز, التجارية, في, البلاد, ب, رفع, و, إزالة, السلع, الواردة, من, السعودية, و, البحرين, و, الإمارات, و, مصر, في, الذكرى, الأولى, ل, إعلان, هذه, الدول, الحصار, عليها, . ]

2.Removing stopwords

Tokenized text was cleaned from stopwords. There's a complete and reviewed list here, It contains 750 stop words.

[ أمرت, السلطات, القطرية, الأسواق, المراكز, التجارية, البلاد, رفع, إزالة, السلع, الواردة, السعودية, البحرين, الإمارات, مصر, الذكرى, الأول, إعلان, الدول, الحصار ]

3.Stemming

Each word was stemmed using Farasa Arabic text processing toolkit.

[ أمر, سلطة, قطر, سوق, مركز, تجاري, بلد, رفع, إزالة, سلعة, وارد, سعودية, بحرين, إمارات, مصر, ذكرى, أول, إعلان, دولة, حصار ]

---

Dataset

Categories = {الجزائر : Algeria, الثقافة : entertainment, الدين : religion, المجتمع : society, الرياضة : sport, العالم : world}

---

Machine Learning Models

Many Machine Learning algorithms has been experimented:

Algorithm	Precision	Recall	F-mesure
Decision Tree	0.82	0.84	0.83
SVM (SGD)	0.94	0.94	0.94
Naive Bayes	0.89	0.87	0.88

---

Evaluation (Confusion matrix)

Confusion matrix using the best model SVM with Stochastic Gradient Descent:

---

TODO

---

Contributing

---

Credits

• Team mate: Fawzi TOUATI
• Initial idea and mentor: Pr. Ahmed GUESSOUM
• Mentor: Dr. Riadh BELKEBIR