Datasets:
DOI:
License:
File size: 390,641 Bytes
5bbd204 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 484 485 486 487 488 489 490 491 492 493 494 495 496 497 498 499 500 501 502 503 504 505 506 507 508 509 510 511 512 513 514 515 516 517 518 519 520 521 522 523 524 525 526 527 528 529 530 531 532 533 534 535 536 537 538 539 540 541 542 543 544 545 546 547 548 549 550 551 552 553 554 555 556 557 558 559 560 561 562 563 564 565 566 567 568 569 570 571 572 573 574 575 576 577 578 579 580 581 582 583 584 585 586 587 588 589 590 591 592 593 594 595 596 597 598 599 600 601 602 603 604 605 606 607 608 609 610 611 612 613 614 615 616 617 618 619 620 621 622 623 624 625 626 627 628 629 630 631 632 633 634 635 636 637 638 639 640 641 642 643 644 645 646 647 648 649 650 651 652 653 654 655 656 657 658 659 660 661 662 663 664 665 666 667 668 669 670 671 672 673 674 675 676 677 678 679 680 681 682 683 684 685 686 687 688 689 690 691 692 693 694 695 696 697 698 699 700 701 702 703 704 705 706 707 708 709 710 711 712 713 714 715 716 717 718 719 720 721 722 723 724 725 726 727 728 729 730 731 732 733 734 735 736 737 738 739 740 741 742 743 744 745 746 747 748 749 750 751 752 753 754 755 756 757 758 759 760 761 762 763 764 765 766 767 768 769 770 771 772 773 774 775 776 777 778 779 780 781 782 783 784 785 786 787 788 789 790 791 792 793 794 795 796 797 798 799 800 801 802 803 804 805 806 807 808 809 810 811 812 813 814 815 816 817 818 819 820 821 822 823 824 825 826 827 828 829 830 831 832 833 834 835 836 837 838 839 840 841 842 843 844 845 846 847 848 849 850 851 852 853 854 855 856 857 858 859 860 861 862 863 864 865 866 867 868 869 870 871 872 873 874 875 876 877 878 879 880 881 882 883 884 885 886 887 888 889 890 891 892 893 894 895 896 897 898 899 900 901 902 903 904 905 906 907 908 909 910 911 912 913 914 915 916 917 918 919 920 921 922 923 924 925 926 927 928 929 930 931 932 933 934 935 936 937 938 939 940 941 942 943 944 945 946 947 948 949 950 951 952 953 954 955 956 957 958 959 960 961 962 963 964 965 966 967 968 969 970 971 972 973 974 975 976 977 978 979 980 981 982 983 984 985 986 987 988 989 990 991 992 993 994 995 996 997 998 999 1000 1001 1002 1003 1004 1005 1006 1007 1008 1009 1010 1011 1012 1013 1014 1015 1016 1017 1018 1019 1020 1021 1022 1023 1024 1025 1026 1027 1028 1029 1030 1031 1032 1033 1034 1035 1036 1037 1038 1039 1040 1041 1042 1043 1044 1045 1046 1047 1048 1049 1050 1051 1052 1053 1054 1055 1056 1057 1058 1059 1060 1061 1062 1063 1064 1065 1066 1067 1068 1069 1070 1071 1072 1073 1074 1075 1076 1077 1078 1079 1080 1081 1082 1083 1084 1085 1086 1087 1088 1089 1090 1091 1092 1093 1094 1095 1096 1097 1098 1099 1100 1101 1102 1103 1104 1105 1106 1107 1108 1109 1110 1111 1112 1113 1114 1115 1116 1117 1118 1119 1120 1121 1122 1123 1124 1125 1126 1127 1128 1129 1130 1131 1132 1133 1134 1135 1136 1137 1138 1139 1140 1141 1142 1143 1144 1145 1146 1147 1148 1149 1150 1151 1152 1153 1154 1155 1156 1157 1158 1159 1160 1161 1162 1163 1164 1165 1166 1167 1168 1169 1170 1171 1172 1173 1174 1175 1176 1177 1178 1179 1180 1181 1182 1183 1184 1185 1186 1187 1188 1189 1190 1191 1192 1193 1194 1195 1196 1197 1198 1199 1200 1201 1202 1203 1204 1205 1206 1207 1208 1209 1210 1211 1212 1213 1214 1215 1216 1217 1218 1219 1220 1221 1222 1223 1224 1225 1226 1227 1228 1229 1230 1231 1232 1233 1234 1235 1236 1237 1238 1239 1240 1241 1242 1243 1244 1245 1246 1247 1248 1249 1250 1251 1252 1253 1254 1255 1256 1257 1258 1259 1260 1261 1262 1263 1264 1265 1266 1267 1268 1269 1270 1271 1272 1273 1274 1275 1276 1277 1278 1279 1280 1281 1282 1283 1284 1285 1286 1287 1288 1289 1290 1291 1292 1293 1294 1295 1296 1297 1298 1299 1300 1301 1302 1303 1304 1305 1306 1307 1308 1309 1310 1311 1312 1313 1314 1315 1316 1317 1318 1319 1320 1321 1322 1323 1324 1325 1326 1327 1328 1329 1330 1331 1332 1333 1334 1335 1336 1337 1338 1339 1340 1341 1342 1343 1344 1345 1346 1347 1348 1349 1350 1351 1352 1353 1354 1355 1356 1357 1358 1359 1360 1361 1362 1363 1364 1365 1366 1367 1368 1369 1370 1371 1372 1373 1374 1375 1376 1377 1378 1379 1380 1381 1382 1383 1384 1385 1386 1387 1388 1389 1390 1391 1392 1393 1394 1395 1396 1397 1398 1399 1400 1401 1402 1403 1404 1405 1406 1407 1408 1409 1410 1411 1412 1413 1414 1415 1416 1417 1418 1419 1420 1421 1422 1423 1424 1425 1426 1427 1428 1429 1430 1431 1432 1433 1434 1435 1436 1437 1438 1439 1440 1441 1442 1443 1444 1445 1446 1447 1448 1449 1450 1451 1452 1453 1454 1455 1456 1457 1458 1459 1460 1461 1462 1463 1464 1465 1466 1467 1468 1469 1470 1471 1472 1473 1474 1475 1476 1477 1478 1479 1480 1481 1482 1483 1484 1485 1486 1487 1488 1489 1490 1491 1492 1493 1494 1495 1496 1497 1498 1499 1500 1501 1502 1503 1504 1505 1506 1507 1508 1509 1510 1511 1512 1513 1514 | {
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "WqE7iyoA74mE"
},
"source": [
"# Libraries"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 14,
"metadata": {
"colab": {
"base_uri": "https://localhost:8080/"
},
"executionInfo": {
"elapsed": 16857,
"status": "ok",
"timestamp": 1784401779450,
"user": {
"displayName": "NLP25",
"userId": "17409824914680336037"
},
"user_tz": -180
},
"id": "KTH4Yxwg74H9",
"outputId": "146ffcf2-d9c9-491c-cd43-40b41423daa9"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\u001b[33mWARNING: Skipping farasa as it is not installed.\u001b[0m\u001b[33m\n",
"\u001b[0mRequirement already satisfied: farasapy in /usr/local/lib/python3.12/dist-packages (0.1.1)\n",
"Requirement already satisfied: requests~=2.32 in /usr/local/lib/python3.12/dist-packages (from farasapy) (2.32.4)\n",
"Requirement already satisfied: tqdm~=4.66 in /usr/local/lib/python3.12/dist-packages (from farasapy) (4.67.3)\n",
"Requirement already satisfied: charset_normalizer<4,>=2 in /usr/local/lib/python3.12/dist-packages (from requests~=2.32->farasapy) (3.4.9)\n",
"Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in /usr/local/lib/python3.12/dist-packages (from requests~=2.32->farasapy) (3.18)\n",
"Requirement already satisfied: urllib3<3,>=1.21.1 in /usr/local/lib/python3.12/dist-packages (from requests~=2.32->farasapy) (2.5.0)\n",
"Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in /usr/local/lib/python3.12/dist-packages (from requests~=2.32->farasapy) (2026.6.17)\n"
]
}
],
"source": [
"!pip uninstall farasa -y\n",
"!pip install farasapy\n",
"\n",
"import pandas as pd\n",
"import numpy as np\n",
"import re\n",
"\n",
"from farasa.stemmer import FarasaStemmer\n",
"\n",
"from sklearn.model_selection import train_test_split\n",
"from sklearn.pipeline import Pipeline\n",
"from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer\n",
"\n",
"from sklearn.svm import LinearSVC, SVC\n",
"from sklearn.linear_model import LogisticRegression\n",
"from sklearn.ensemble import VotingClassifier\n",
"from sklearn.metrics import (\n",
" accuracy_score,\n",
" f1_score,\n",
" classification_report,\n",
" confusion_matrix\n",
")\n",
"\n",
"import matplotlib.pyplot as plt\n",
"import seaborn as sns"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
" Label Code Text \\\n",
"0 academic A14 مركبات الإتريوم: يمتص الإتريوم الهدروجين مكونا... \n",
"1 academic A14 يمثل الاستشعار بالصدى echolocation وسيلة للتوج... \n",
"2 academic A14 مساق أساسيات ومفاهيم الدارة الكهربائية ١ هو مس... \n",
"3 academic A14 الإشعاع الحراري thermal radiation إصدار تلقائي... \n",
"4 academic A14 (الفرع الأول: التعريف الفقهي والتشريعي للتأثير... \n",
"\n",
" URL WordCount \n",
"0 https://www.arab-ency.com.sy/details/73 243.0 \n",
"1 https://www.arab-ency.com.sy/details/116 286.0 \n",
"2 https://www.edraak.org/programs/course/ec1-v20... 244.0 \n",
"3 https://www.arab-ency.com.sy/details/211 262.0 \n",
"4 https://asjp.cerist.dz/en/article/227852 253.0 \n"
]
}
],
"source": [
"# Load the CSV file\n",
"df = pd.read_csv('Data.csv')\n",
"\n",
"# Display the first 5 rows\n",
"print(df.head())"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "0Wa7EJZEF0Tj"
},
"source": [
"# Data Cleaning"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 16,
"metadata": {
"executionInfo": {
"elapsed": 2555,
"status": "ok",
"timestamp": 1784401791083,
"user": {
"displayName": "NLP25",
"userId": "17409824914680336037"
},
"user_tz": -180
},
"id": "QYQNVpJSlSuk"
},
"outputs": [],
"source": [
"\n",
"def clean_arabic_text(text):\n",
"\n",
" if pd.isna(text):\n",
" return \"\"\n",
"\n",
" text = str(text)\n",
"\n",
" text = re.sub(r'http\\S+|www\\S+|https\\S+', '', text)\n",
" text = re.sub(r'\\S+@\\S+', '', text)\n",
" text = re.sub(r'<.*?>', '', text)\n",
"\n",
" text = re.sub(r'[ًٌٍَُِّْ]', '', text)\n",
"\n",
" text = re.sub(r'ـ+', '', text)\n",
"\n",
" text = re.sub(r'[أإآ]', 'ا', text)\n",
" text = re.sub(r'ى', 'ي', text)\n",
" text = re.sub(r'ة', 'ه', text)\n",
"\n",
" text = re.sub(r'[0-9٠-٩]+', '', text)\n",
"\n",
" text = re.sub(r'[^\\u0600-\\u06FF\\s]', ' ', text)\n",
"\n",
" text = re.sub(r'\\s+', ' ', text)\n",
"\n",
" return text.strip()\n",
"\n",
"df[\"Cleaned_Text\"] = df[\"Text\"].apply(clean_arabic_text)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 17,
"metadata": {
"colab": {
"base_uri": "https://localhost:8080/"
},
"executionInfo": {
"elapsed": 379,
"status": "ok",
"timestamp": 1784401791466,
"user": {
"displayName": "NLP25",
"userId": "17409824914680336037"
},
"user_tz": -180
},
"id": "ba28aPN2liVr",
"outputId": "44cbf41b-02c3-4675-bd27-8053c17164e1"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"================================================================================\n",
"ORIGINAL:\n",
"مركبات الإتريوم: يمتص الإتريوم الهدروجين مكوناً هدريد الإتريوم YH2 القريب جداً في خواصه من المعادن، ويعد أحد هدريدات الإتريوم أفضل نقلاً للكهرباء من المعدن الصرف نفسه. ويكون الإتريوم مع الأكسجين أكسيد الإتريوم Y2O3. ويحضر هذا الأكسيد بتسخين المعدن مباشرة مع الأكسجين أو بتسخين أملاحه كالنترات والكبريتات والحماضات oxalate أو بتسخين الهدروكسيد. كذلك يكون الإتريوم هدروكسيدات بلورية بإضافة محلول خلات الإتريوم إلى محلول هدروكسيد البوتاسيوم الساخن، ويكون الإتريوم مع الفلور فلوريداً بسيطاً صيغته YF3 يصادف في الطبيعة، كما يكوِّن الإتريوم فلوريدات معقدة مثل «سداسي فلور إتريوم ثلاثي البوتاسيوم» K3 [YF6] ويكوِّو مع الكلور «كلوريد الإتريوم المائي» Y Cl3. 6H2O، ويكون مع اليود «يوديد الإتريوم اللامائي» YI3 المتميع ذا اللون الأصفر الفاتح.\n",
"\n",
"ومن أملاح الإتريوم كربونات الإتريوم المائية البسيطة Y2 (CO3)3. 3H2O وبورات الإتريوم YBO3، وزرنيخات الإتريوم YAsO4 وفوسفات الإتريوم YPO4 وهو ملح يصادف في الطبيعة ويعد أهم مصدر للإتريوم، ونترات الإتريوم المائية Y(NO3)3. 6H2O وكبريتات الإتريوم المائية Y2 (SO4)3. 8H2O.\n",
"\n",
"ويكوِّن الإتريوم أملاحاً معقدة مثل «معقد سداسي سيانو كوبلت ثلاثي الإتريوم» Y [Co(CN)6] و «معقد رباعي سيانو بلاتين ثنائي الإتريوم المائي» Y2 [Pt(CN)4]3. 21H2O الذي يفقد لونه الأحمر بالتسخين في الهواء عند الدرجة 48ْس.\n",
"\n",
"تطبيقات الإتريوم الصناعية: للإتريوم تطبيقات صناعية مهمة. يكون الإتريوم ضروب فسفور الإتريوم الأوربيومي المنشط active الذي يصدر عند تهيجه بالإلكترونات ضوءاً أحمر نقياً زاهياً، ويستفاد من هذه الخاصة في تصنيع شاشات التلفزيون. ولأحجار خماسي حديدات الإتريوم Y3Fe5O12 وأحجار أخرى تطبيقات مهمة في أجهزة الرادار والاتصالات، وذلك بسبب نقلها الموجات القصيرة بأقل ضياع ممكن. ويستعمل الإتريوم في صناعة المفاعلات الذرية بسبب ضآلة تفاعله مع النترونات.\n",
"\n",
"CLEANED:\n",
"مركبات الاتريوم يمتص الاتريوم الهدروجين مكونا هدريد الاتريوم القريب جدا في خواصه من المعادن، ويعد احد هدريدات الاتريوم افضل نقلا للكهرباء من المعدن الصرف نفسه ويكون الاتريوم مع الاكسجين اكسيد الاتريوم ويحضر هذا الاكسيد بتسخين المعدن مباشره مع الاكسجين او بتسخين املاحه كالنترات والكبريتات والحماضات او بتسخين الهدروكسيد كذلك يكون الاتريوم هدروكسيدات بلوريه باضافه محلول خلات الاتريوم الي محلول هدروكسيد البوتاسيوم الساخن، ويكون الاتريوم مع الفلور فلوريدا بسيطا صيغته يصادف في الطبيعه، كما يكون الاتريوم فلوريدات معقده مثل سداسي فلور اتريوم ثلاثي البوتاسيوم ويكوو مع الكلور كلوريد الاتريوم المائي ، ويكون مع اليود يوديد الاتريوم اللامائي المتميع ذا اللون الاصفر الفاتح ومن املاح الاتريوم كربونات الاتريوم المائيه البسيطه وبورات الاتريوم ، وزرنيخات الاتريوم وفوسفات الاتريوم وهو ملح يصادف في الطبيعه ويعد اهم مصدر للاتريوم، ونترات الاتريوم المائيه وكبريتات الاتريوم المائيه ويكون الاتريوم املاحا معقده مثل معقد سداسي سيانو كوبلت ثلاثي الاتريوم و معقد رباعي سيانو بلاتين ثنائي الاتريوم المائي الذي يفقد لونه الاحمر بالتسخين في الهواء عند الدرجه س تطبيقات الاتريوم الصناعيه للاتريوم تطبيقات صناعيه مهمه يكون الاتريوم ضروب فسفور الاتريوم الاوربيومي المنشط الذي يصدر عند تهيجه بالالكترونات ضوءا احمر نقيا زاهيا، ويستفاد من هذه الخاصه في تصنيع شاشات التلفزيون ولاحجار خماسي حديدات الاتريوم واحجار اخري تطبيقات مهمه في اجهزه الرادار والاتصالات، وذلك بسبب نقلها الموجات القصيره باقل ضياع ممكن ويستعمل الاتريوم في صناعه المفاعلات الذريه بسبب ضاله تفاعله مع النترونات\n",
"================================================================================\n",
"ORIGINAL:\n",
"يمثل الاستشعار بالصدى echolocation وسيلة للتوجه، يعتمد مبدؤها على إدراك الحيوان صدى أصوات يصدرها لهذه الغاية، فيتمكن بفضله من إدراك العوائق واقتناص الفرائس والإلمام بالوسط، إذ تتمتع الحيوانات بمجموعة رائعة من آليات فذة التصميم تستخدمها في الاتصال الحيواني [ر] ويستفيد من معرفتها العقل البشري في إنجازاته العلمية الباهرة في ميادين الاتصالات المتقدِّمة. والمهم هنا من هذه الآليات مايعتمد على الأمواج الصوتية، بوصفها إشارات يستطلع الحيوان منها جانباً مهماً من الوسط الذي يعيش فيه، كما يستخدمها لغة للاتصال بين أفراد النوع الواحد. فالأصوات تبدي كل خصائص الحركة الموجية، وتصلح هذه الخصائص لنقل معلومات دقيقة عن الأجسام التي تبثها أو تعكسها ارتداداً فيما يسمى ظاهرة الصدى echo. إن من بعض الطرائق الفعالة التي تستخدمها الحيوانات للاستفادة من رجع الصدى مايعرف باسم الاستشعار بالصدى، فالخفافيش مثلاً اهتدت في تاريخ تطورها إلى الاستفادة من رجع الصدى في تعرف عناصر بيئتها وتوظيفه في صوغ سلوكها ضمن بيئة قد يكون الصوت فيها الوسيلة المناسبة الوحيدة التي تتيح لها بلوغ أهدافها وتحقيق توجهاتها. وبهذه الوسيلة تمكنت الخفافيش من الطيران السريع في المسالك المعقدة والملتوية في كهوفها في الظلام، متفادية هوابط تلك الكهوف ومتحاشية اصطدام الأقران فيما بينها ومحققة الأداء الرفيع في الإنجاز. وإذا كان للخفاش أن يعتمد صدى الأمواج الصوتية في الهواء وسيلة كفيَّةً في استشعاره وسلوكه، فإن الدلفين لا يقل عنه باعاً في الاستفادة من الأمواج الصوتية في الماء على نحو مشابه. فهناك الكثير من أوجه التشابه في الخصائص بين الأمواج المائية والأمواج الهوائية. صحيح أن الأمواج المائية تتخامد سريعاً وقد تشوشها التيارات المائية والرياح على صفحة الماء، ولكنها مع ذلك تصلح لحمل بعض المعلومات لما يستقبلها من الخنافس والحشرات المائية في البرك والجداول مثلاً. أما الصوت في الماء فإنه يختلف عن الضوء كوسيلة للاتصال والتوجيه داخل البحار والمحيطات والأنهار الكبيرة، لكونه يقوى على الانتقال داخل الماء شوطاً يفوق شوط اختراق الضوء للماء.\n",
"\n",
"CLEANED:\n",
"يمثل الاستشعار بالصدي وسيله للتوجه، يعتمد مبدؤها علي ادراك الحيوان صدي اصوات يصدرها لهذه الغايه، فيتمكن بفضله من ادراك العوائق واقتناص الفرائس والالمام بالوسط، اذ تتمتع الحيوانات بمجموعه رائعه من اليات فذه التصميم تستخدمها في الاتصال الحيواني ر ويستفيد من معرفتها العقل البشري في انجازاته العلميه الباهره في ميادين الاتصالات المتقدمه والمهم هنا من هذه الاليات مايعتمد علي الامواج الصوتيه، بوصفها اشارات يستطلع الحيوان منها جانبا مهما من الوسط الذي يعيش فيه، كما يستخدمها لغه للاتصال بين افراد النوع الواحد فالاصوات تبدي كل خصائص الحركه الموجيه، وتصلح هذه الخصائص لنقل معلومات دقيقه عن الاجسام التي تبثها او تعكسها ارتدادا فيما يسمي ظاهره الصدي ان من بعض الطرائق الفعاله التي تستخدمها الحيوانات للاستفاده من رجع الصدي مايعرف باسم الاستشعار بالصدي، فالخفافيش مثلا اهتدت في تاريخ تطورها الي الاستفاده من رجع الصدي في تعرف عناصر بيئتها وتوظيفه في صوغ سلوكها ضمن بيئه قد يكون الصوت فيها الوسيله المناسبه الوحيده التي تتيح لها بلوغ اهدافها وتحقيق توجهاتها وبهذه الوسيله تمكنت الخفافيش من الطيران السريع في المسالك المعقده والملتويه في كهوفها في الظلام، متفاديه هوابط تلك الكهوف ومتحاشيه اصطدام الاقران فيما بينها ومحققه الاداء الرفيع في الانجاز واذا كان للخفاش ان يعتمد صدي الامواج الصوتيه في الهواء وسيله كفيه في استشعاره وسلوكه، فان الدلفين لا يقل عنه باعا في الاستفاده من الامواج الصوتيه في الماء علي نحو مشابه فهناك الكثير من اوجه التشابه في الخصائص بين الامواج المائيه والامواج الهوائيه صحيح ان الامواج المائيه تتخامد سريعا وقد تشوشها التيارات المائيه والرياح علي صفحه الماء، ولكنها مع ذلك تصلح لحمل بعض المعلومات لما يستقبلها من الخنافس والحشرات المائيه في البرك والجداول مثلا اما الصوت في الماء فانه يختلف عن الضوء كوسيله للاتصال والتوجيه داخل البحار والمحيطات والانهار الكبيره، لكونه يقوي علي الانتقال داخل الماء شوطا يفوق شوط اختراق الضوء للماء\n",
"================================================================================\n",
"ORIGINAL:\n",
"مساق أساسيات ومفاهيم الدارة الكهربائية ١ هو مساق مجاني مقدّم من إدراك وجزءٌ أساسيٌّ من سلسلة مساقات للمبتدئين تتطرق إلى مفاهيم وأساسيات الدوائر الكهربائية وبعض القوانين الهامة في مجال الكهرباء ، مثل: قانون كيرشوف للتيار و قانون أوم وغيرها. ويتناول هذا المساق بالتحديد أساسيات تحليل الدوائر الكهربائية ومكونات الدارة الكهربائية ورموزها وكيفية توصيل المقاومات على التوالي والتوازي والمزيد. يعتبر مساق أساسيات ومفاهيم الدارة الكهربائية ١، بمثابة الخطوة الأولى لكل من يرغب في دراسة تخصص الهندسة الكهربائية ، وهو المساق الأول في هذه السلسلة الوافية والذي سيساعدك على فهم كل ما يختص في عناصر الدارة الكهربائية ووظائفها، كما يساعدك على فهم كيفية حساب المقاومات على التوازي والتوالي إلى جانب تطبيق التحليل العقدي للدوائر الكهربائية . يركّز محتوى مساق أساسيات ومفاهيم الدارة الكهربائية ١ على المفاهيم الأساسية للكهرباء مثل الشحنة الكهربائية ، و التيار الكهربائي ، وفرق الجهد الكهربائي و المقاومة ، و القدرة الكهربائية ، والعقدة العظيمة ، والشبكة العظيمة . إضافة إلى ذلك، فهو يشرح بشكل واضح مكونات الدارات الكهربائية البسيطة، مثل: مصادر الجهد و مصادر التيار و المقاومات ، كما يشرح علاقة التيار بالشحنة و مكونات الدارة الكهربائية ورموزها . ويتطرق مساق أساسيات ومفاهيم الدارة الكهربائية ١ إلى بعض قوانين تحليل الدارات مثل قانون أوم و قانون كيرشوف للتيار ، بالإضافة إلى طرق تحليل الدارات الأكثر تعقيداً و أساليب التحليل الشبكي و التحليل العقدي للدوائر الكهربائية . ويقدّم المساق فرصة تعلم كل ذلك وأكثر من خلال محاضرات مقدّمة من إدراك على شكل مقاطع فيديو تهدف إلى مساعدة المتعلم على شقّ طريقه في هذا التخصص.\n",
"\n",
"CLEANED:\n",
"مساق اساسيات ومفاهيم الداره الكهربائيه هو مساق مجاني مقدم من ادراك وجزء اساسي من سلسله مساقات للمبتدئين تتطرق الي مفاهيم واساسيات الدوائر الكهربائيه وبعض القوانين الهامه في مجال الكهرباء ، مثل قانون كيرشوف للتيار و قانون اوم وغيرها ويتناول هذا المساق بالتحديد اساسيات تحليل الدوائر الكهربائيه ومكونات الداره الكهربائيه ورموزها وكيفيه توصيل المقاومات علي التوالي والتوازي والمزيد يعتبر مساق اساسيات ومفاهيم الداره الكهربائيه ، بمثابه الخطوه الاولي لكل من يرغب في دراسه تخصص الهندسه الكهربائيه ، وهو المساق الاول في هذه السلسله الوافيه والذي سيساعدك علي فهم كل ما يختص في عناصر الداره الكهربائيه ووظائفها، كما يساعدك علي فهم كيفيه حساب المقاومات علي التوازي والتوالي الي جانب تطبيق التحليل العقدي للدوائر الكهربائيه يركز محتوي مساق اساسيات ومفاهيم الداره الكهربائيه علي المفاهيم الاساسيه للكهرباء مثل الشحنه الكهربائيه ، و التيار الكهربائي ، وفرق الجهد الكهربائي و المقاومه ، و القدره الكهربائيه ، والعقده العظيمه ، والشبكه العظيمه اضافه الي ذلك، فهو يشرح بشكل واضح مكونات الدارات الكهربائيه البسيطه، مثل مصادر الجهد و مصادر التيار و المقاومات ، كما يشرح علاقه التيار بالشحنه و مكونات الداره الكهربائيه ورموزها ويتطرق مساق اساسيات ومفاهيم الداره الكهربائيه الي بعض قوانين تحليل الدارات مثل قانون اوم و قانون كيرشوف للتيار ، بالاضافه الي طرق تحليل الدارات الاكثر تعقيدا و اساليب التحليل الشبكي و التحليل العقدي للدوائر الكهربائيه ويقدم المساق فرصه تعلم كل ذلك واكثر من خلال محاضرات مقدمه من ادراك علي شكل مقاطع فيديو تهدف الي مساعده المتعلم علي شق طريقه في هذا التخصص\n",
"================================================================================\n",
"ORIGINAL:\n",
"الإشعاع الحراري thermal radiation إصدار تلقائي لإشعاعات كهرمغنطيسية تصدرها الأجسام وتتوقف شدتها على درجة حرارتها. وهي إشعاعات تحمل طاقة وتصدرها الأجسام مهما كانت درجة حرارتها في مجالٍ ما من الأطوال الموجية، وتكون شدتها عظمى عند طولٍ موجي متوسط في هذا المجال تتوقف قيمته على طبيعة الجسم وعلى درجة حرارته. وبفضل هذا الإشعاع الحراري تصبح الأجسام الصلبة مضيئة بضوء مرئي بدءاً من درجة حرارة تقارب 500ْ سلزيوس، وفيما دون هذه الدرجة يكون الإشعاع الصادر ذا أطوال موجية في مجال ما تحت الأحمر. ويبدأ تلوّن الأجسام بلون أحمر إذا بلغت درجة حرارتها 500ْ سلزيوس، وكلما ارتفعت درجة الحرارة امتد طيف الضوء المرئي حتى يشمل الضوء البنفسجي ثم يتجاوزه إلى ما فوق البنفسجي. فالشمس التي تبلغ درجة حرارة سطحها 6000ْ كلفن يمتد طيف ضوئها من ما تحت الأحمر حتى ما فوق البنفسجي، ويقع الإشعاع ذو الشدة العظمى عند طول موجي يقارب 0.5 مكرون، ويبين الشكل ـ1 التحليل الطيفي للإشعاع الصادر عن قوس كهربائية شديدة الضياء.\n",
"\n",
"وإذا تعرض جسمٌ ما لإشعاع حراري صادر عن جسم آخر فإنه يعكس جزءاً من هذا الإشعاع ويمتص الجزء الباقي إذا كان عاتماً مما يؤدي إلى رفع درجة حرارته، فيزداد إشعاعه الحراري الذاتي، فإذا تساوى ما يتلقاه الجسم من إشعاع حراري مع ما يصدره من هذا الإشعاع بلغ الجسم حالة التوازن الحراري. وتتفاوت الأجسام فيما بينها بقدرتها على امتصاص الإشعاع الحراري، ويسمى الجسم الذي يمتص كل ما يسقط عليه من إشعاع بالجسم الأسود black body. إن لمفهوم الجسم الأسود الذي يمتص الإشعاع امتصاصاً كاملاً في كل الأطوال الموجية أهميته البالغة في دراسة الإشعاع الحراري نظرياً، بيد أنه لا وجود لجسم كهذا في الحقيقة، ويمكن التقرب من هذا المفهوم بصنع تجويف وتسويده من الداخل.\n",
"\n",
"CLEANED:\n",
"الاشعاع الحراري اصدار تلقائي لاشعاعات كهرمغنطيسيه تصدرها الاجسام وتتوقف شدتها علي درجه حرارتها وهي اشعاعات تحمل طاقه وتصدرها الاجسام مهما كانت درجه حرارتها في مجال ما من الاطوال الموجيه، وتكون شدتها عظمي عند طول موجي متوسط في هذا المجال تتوقف قيمته علي طبيعه الجسم وعلي درجه حرارته وبفضل هذا الاشعاع الحراري تصبح الاجسام الصلبه مضيئه بضوء مرئي بدءا من درجه حراره تقارب سلزيوس، وفيما دون هذه الدرجه يكون الاشعاع الصادر ذا اطوال موجيه في مجال ما تحت الاحمر ويبدا تلون الاجسام بلون احمر اذا بلغت درجه حرارتها سلزيوس، وكلما ارتفعت درجه الحراره امتد طيف الضوء المرئي حتي يشمل الضوء البنفسجي ثم يتجاوزه الي ما فوق البنفسجي فالشمس التي تبلغ درجه حراره سطحها كلفن يمتد طيف ضوئها من ما تحت الاحمر حتي ما فوق البنفسجي، ويقع الاشعاع ذو الشده العظمي عند طول موجي يقارب مكرون، ويبين الشكل التحليل الطيفي للاشعاع الصادر عن قوس كهربائيه شديده الضياء واذا تعرض جسم ما لاشعاع حراري صادر عن جسم اخر فانه يعكس جزءا من هذا الاشعاع ويمتص الجزء الباقي اذا كان عاتما مما يؤدي الي رفع درجه حرارته، فيزداد اشعاعه الحراري الذاتي، فاذا تساوي ما يتلقاه الجسم من اشعاع حراري مع ما يصدره من هذا الاشعاع بلغ الجسم حاله التوازن الحراري وتتفاوت الاجسام فيما بينها بقدرتها علي امتصاص الاشعاع الحراري، ويسمي الجسم الذي يمتص كل ما يسقط عليه من اشعاع بالجسم الاسود ان لمفهوم الجسم الاسود الذي يمتص الاشعاع امتصاصا كاملا في كل الاطوال الموجيه اهميته البالغه في دراسه الاشعاع الحراري نظريا، بيد انه لا وجود لجسم كهذا في الحقيقه، ويمكن التقرب من هذا المفهوم بصنع تجويف وتسويده من الداخل\n",
"================================================================================\n",
"ORIGINAL:\n",
"(الفرع الأول: التعريف الفقهي والتشريعي للتأثير البيئي):\n",
"يرتبط الجانب الفقهي بالآراء والنظريات التي استقر عليها الفهم للتأثير البيئي لدى الفقهاء،\n",
"ومن ثم تتحول إلى تشريعات عندما تأخذ بها السياسات وتصادق عليها مجالسها المختصة،\n",
"استنادًا للقانون الدولي.\n",
"\n",
"أولًا: التعريف الفقهي\n",
"\"تقييم التأثيرات البيئية هو إجراء دراسة لتوقعات الآثار أو المردود البيئي للمشاريع التنموية\n",
"الضارة والمقيدة، المباشرة وغير المباشرة، ونتائجها واحتمال وقوع الأضرار على المجتمع في\n",
"منطقة المشروع، أو المناطق المجاورة سواء كانت محمية، إقليمية، أو عالمية، وذلك من أجل\n",
"معالجة أو تفادي هذه الأضرار والآثار\".\n",
"\n",
"ثانيًا: التعريف التشريعي:\n",
"عرّف المشرع الفرنسي دراسة الأثر البيئي من خلال قانون\n",
"489-2004 الصادر في 3 يونيو 2004 في المادة 121 فقرة 1 بقوله:\n",
"\"الأعمال والمشروعات التي تتم بواسطة المؤسسات العامة والتي تحتاج إلى موافقة أو قرار،\n",
"فيجب إعداد الدراسات السابقة للبناء أو التوسعات لتحديد تأثيرها على\n",
"احترام المردود البيئي والوسط البيئي ومدى احتمال تعريضه للخطر\".\n",
"\n",
"أما المشرع الجزائري فقد عرّف دراسة الأثر البيئي من خلال العديد من النصوص القانونية نذكر منها:\n",
"\n",
"-1 قانون 03-83 الملغى:\n",
"\"تُعتبر دراسة التأثير وسيلة أساسية للنهوض بحماية البيئة وأنها\n",
"تهدف إلى معرفة وتقدير الانعكاسات المباشرة للمشاريع على التوازن البيئي وكذلك على\n",
"إطار ونوعية معيشة السكان\".\n",
"\n",
"-2 المرسوم التنفيذي 78-90 المتعلق بدراسة التأثير:\n",
"\"نظام دراسة التأثير هو إجراء قبلي\n",
"تخضع إليه جميع أشغال وأعمال التهيئة والمنشآت الكبرى بسبب أهميتها وأبعادها وآثارها أن\n",
"تلحق ضررًا مباشرًا أو غير مباشر بالبيئة، لا سيما الصحة العمومية والفلاحة والمساحات\n",
"الطبيعية والحيوان والنباتات والمحافظة على الأماكن والآثار وحسن الجوار\".\n",
"\n",
"-3 قانون 10-03 المتعلق بحماية البيئة:\n",
"\"تخضع مسبقًا وحسب الحالة لدراسة أو موجز\n",
"التأثير على البيئة، مشاريع التنمية والهياكل والمنشآت الثابتة والمصانع والأعمال وبرامج\n",
"البناء التي تؤثر بصفة مباشرة أو غير مباشرة فورًا أو لاحقًا على البيئة، لا سيما على الأنواع\n",
"والموارد والأوساط والفضاءات الطبيعية والتوازنات الإيكولوجية وكذلك نوعية وإطار\n",
"المعيشة\".\n",
"\n",
"CLEANED:\n",
"الفرع الاول التعريف الفقهي والتشريعي للتاثير البيئي يرتبط الجانب الفقهي بالاراء والنظريات التي استقر عليها الفهم للتاثير البيئي لدي الفقهاء، ومن ثم تتحول الي تشريعات عندما تاخذ بها السياسات وتصادق عليها مجالسها المختصه، استنادا للقانون الدولي اولا التعريف الفقهي تقييم التاثيرات البيئيه هو اجراء دراسه لتوقعات الاثار او المردود البيئي للمشاريع التنمويه الضاره والمقيده، المباشره وغير المباشره، ونتائجها واحتمال وقوع الاضرار علي المجتمع في منطقه المشروع، او المناطق المجاوره سواء كانت محميه، اقليميه، او عالميه، وذلك من اجل معالجه او تفادي هذه الاضرار والاثار ثانيا التعريف التشريعي عرف المشرع الفرنسي دراسه الاثر البيئي من خلال قانون الصادر في يونيو في الماده فقره بقوله الاعمال والمشروعات التي تتم بواسطه المؤسسات العامه والتي تحتاج الي موافقه او قرار، فيجب اعداد الدراسات السابقه للبناء او التوسعات لتحديد تاثيرها علي احترام المردود البيئي والوسط البيئي ومدي احتمال تعريضه للخطر اما المشرع الجزائري فقد عرف دراسه الاثر البيئي من خلال العديد من النصوص القانونيه نذكر منها قانون الملغي تعتبر دراسه التاثير وسيله اساسيه للنهوض بحمايه البيئه وانها تهدف الي معرفه وتقدير الانعكاسات المباشره للمشاريع علي التوازن البيئي وكذلك علي اطار ونوعيه معيشه السكان المرسوم التنفيذي المتعلق بدراسه التاثير نظام دراسه التاثير هو اجراء قبلي تخضع اليه جميع اشغال واعمال التهيئه والمنشات الكبري بسبب اهميتها وابعادها واثارها ان تلحق ضررا مباشرا او غير مباشر بالبيئه، لا سيما الصحه العموميه والفلاحه والمساحات الطبيعيه والحيوان والنباتات والمحافظه علي الاماكن والاثار وحسن الجوار قانون المتعلق بحمايه البيئه تخضع مسبقا وحسب الحاله لدراسه او موجز التاثير علي البيئه، مشاريع التنميه والهياكل والمنشات الثابته والمصانع والاعمال وبرامج البناء التي تؤثر بصفه مباشره او غير مباشره فورا او لاحقا علي البيئه، لا سيما علي الانواع والموارد والاوساط والفضاءات الطبيعيه والتوازنات الايكولوجيه وكذلك نوعيه واطار المعيشه\n"
]
}
],
"source": [
"for i in range(5):\n",
" print(\"=\"*80)\n",
" print(\"ORIGINAL:\")\n",
" print(df[\"Text\"].iloc[i])\n",
"\n",
" print(\"\\nCLEANED:\")\n",
" print(df[\"Cleaned_Text\"].iloc[i])"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "tuyQIcZN8pHh"
},
"source": [
"# Farasa Stemming"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 18,
"metadata": {
"colab": {
"base_uri": "https://localhost:8080/"
},
"executionInfo": {
"elapsed": 84548,
"status": "ok",
"timestamp": 1784401876016,
"user": {
"displayName": "NLP25",
"userId": "17409824914680336037"
},
"user_tz": -180
},
"id": "l9j3KEGg8gsw",
"outputId": "17ea3f5c-3dc9-4e48-dfc4-605d4031b5c5"
},
"outputs": [
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"[2026-07-18 19:09:49,026 - farasapy_logger - WARNING]: Be careful with large lines as they may break on interactive mode. You may switch to Standalone mode for such cases.\n"
]
}
],
"source": [
"stemmer = FarasaStemmer(interactive=True)\n",
"\n",
"def stem_text(text):\n",
"\n",
" words = str(text).split()\n",
"\n",
" stems = []\n",
"\n",
" for word in words:\n",
"\n",
" try:\n",
" stems.append(stemmer.stem(word))\n",
" except:\n",
" stems.append(word)\n",
"\n",
" return \" \".join(stems)\n",
"\n",
"df[\"Stemmed_Text\"] = df[\"Cleaned_Text\"].apply(stem_text)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "g2Zw_07l88tX"
},
"source": [
"# Stopwords AFTER Stemming"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 19,
"metadata": {
"colab": {
"base_uri": "https://localhost:8080/"
},
"executionInfo": {
"elapsed": 435,
"status": "ok",
"timestamp": 1784401876445,
"user": {
"displayName": "NLP25",
"userId": "17409824914680336037"
},
"user_tz": -180
},
"id": "fJ2CWnKe1yNz",
"outputId": "a2753e00-9fa8-48ae-ec8f-97b60e8de49c"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"0 مركب اتريوم امتص اتريوم هدروج مكون هدريد اتريو...\n",
"1 مثل استشعار صدي سيل توجه ، اعتمد مبدأ ادراك حي...\n",
"2 مسقى اساسي مفهوم دار كهربائيه مسقى مجاني مقدم ...\n",
"3 اشعاع حراري إصدار تلقائي اشعاع كهرمغنطيسيه أصد...\n",
"4 فرع أول تعريف فقهي تشريعي تاثير بيئي ارتبط جان...\n",
"Name: Final_Text, dtype: object\n"
]
}
],
"source": [
"\n",
"arabic_stopwords = set([\n",
" \"في\",\"من\",\"إلى\",\"الى\",\"على\",\"علي\",\"عن\",\"مع\",\n",
" \"هذا\",\"هذه\",\"ذلك\",\"تلك\",\"التي\",\"الذي\",\"الذين\",\n",
" \"كان\",\"كانت\",\"يكون\",\"تكون\",\"كانوا\",\n",
" \"هو\",\"هي\",\"هم\",\"هن\",\"نحن\",\"أنت\",\"أنا\",\n",
" \"أو\",\"او\",\"و\",\"إن\",\"ان\",\"وان\",\"إذا\",\"لو\",\n",
" \"ثم\",\"قد\",\"ما\",\"لا\",\"لم\",\"لن\",\"ليس\",\n",
" \"كل\",\"بعض\",\"هنا\",\"هناك\",\"حيث\",\"كما\",\n",
" \"عند\",\"بين\",\"بعد\",\"قبل\",\"حتى\",\"منذ\",\n",
" \"أي\",\"كيف\",\"لماذا\",\"متى\",\"أين\"\n",
"])\n",
"\n",
"def remove_stopwords(text):\n",
"\n",
" words = str(text).split()\n",
"\n",
" words = [w for w in words if w not in arabic_stopwords]\n",
"\n",
" return \" \".join(words)\n",
"\n",
"df[\"Final_Text\"] = df[\"Stemmed_Text\"].apply(remove_stopwords)\n",
"\n",
"print(df[\"Final_Text\"].head())"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 20,
"metadata": {
"colab": {
"base_uri": "https://localhost:8080/"
},
"executionInfo": {
"elapsed": 399,
"status": "ok",
"timestamp": 1784401876842,
"user": {
"displayName": "NLP25",
"userId": "17409824914680336037"
},
"user_tz": -180
},
"id": "Z9o6j3ZJr_nz",
"outputId": "54df2e41-666c-44fd-83bd-ba58ce21c61f"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"====================================================================================================\n",
"Cleaned + Stemmed:\n",
"مركب اتريوم امتص اتريوم هدروج مكون هدريد اتريوم قريب جد في خواص من معدن ، عد أحد هدريدات اتريوم أفضل نقل كهرباء من معدن صرف نفس كان اتريوم مع اكسج أكسيد اتريوم حضر هذا اكسيد سخا معدن مباشر مع اكسج أو سخا املاح نتر كبريتات حماض أو سخا هدروكسيد ذلك كان اتريوم هدروكسيدات لوري اضاف محلول خلا اتريوم الي محلول هدروكسيد بوتاسيوم ساخن ، كان اتريوم مع فلور فلوريدا بسيط صيغة صادف في طبيعه ، كما كان اتريوم فلوريدا معقد مثل سداسي فلور اتريوم ثلاثي بوتاسيوم يكوو مع كلور كلوريد اتريوم مائي ، كان مع يود يوديد اتريوم لامائي متميع ذو لون أصفر فاتح من املاح اتريوم كربون اتريوم مائيه بسيط بور اتريوم ، زرنيخ اتريوم فوسفات اتريوم هو ملح صادف في طبيعه عد أهم مصدر اتريوم ، نتر اتريوم مائيه كبريتات اتريوم مائيه كان اتريوم املاح معقد مثل معقد سداسي يانو كوبل ثلاثي اتريوم و معقد رباعي يانو بلاتين ثنائي اتريوم مائي الذي فقد لون احمر سخا في هواء عند درج س تطبيق اتريوم صناعيه اتريوم تطبيق صناعي مهم كان اتريوم ضروب سفور اتريوم اوربيومي منشط الذي صدر عند تهيج الكترون ضوء احمر نقي زاهي ، استفاد من هذا خاص في تصنيع شاشة تلفزيون احجار خماسي حديد اتريوم احجار أخرى تطبيق مهم في اجهز رادار اتصال ، ذلك سبب نقل موج قصير أقل ضياع ممكن استعمل اتريوم في صانع مفاعل ذريه سبب ضال تفاعل مع نترون\n",
"\n",
"After Stopwords Removal:\n",
"مركب اتريوم امتص اتريوم هدروج مكون هدريد اتريوم قريب جد خواص معدن ، عد أحد هدريدات اتريوم أفضل نقل كهرباء معدن صرف نفس اتريوم اكسج أكسيد اتريوم حضر اكسيد سخا معدن مباشر اكسج سخا املاح نتر كبريتات حماض سخا هدروكسيد اتريوم هدروكسيدات لوري اضاف محلول خلا اتريوم الي محلول هدروكسيد بوتاسيوم ساخن ، اتريوم فلور فلوريدا بسيط صيغة صادف طبيعه ، اتريوم فلوريدا معقد مثل سداسي فلور اتريوم ثلاثي بوتاسيوم يكوو كلور كلوريد اتريوم مائي ، يود يوديد اتريوم لامائي متميع ذو لون أصفر فاتح املاح اتريوم كربون اتريوم مائيه بسيط بور اتريوم ، زرنيخ اتريوم فوسفات اتريوم ملح صادف طبيعه عد أهم مصدر اتريوم ، نتر اتريوم مائيه كبريتات اتريوم مائيه اتريوم املاح معقد مثل معقد سداسي يانو كوبل ثلاثي اتريوم معقد رباعي يانو بلاتين ثنائي اتريوم مائي فقد لون احمر سخا هواء درج س تطبيق اتريوم صناعيه اتريوم تطبيق صناعي مهم اتريوم ضروب سفور اتريوم اوربيومي منشط صدر تهيج الكترون ضوء احمر نقي زاهي ، استفاد خاص تصنيع شاشة تلفزيون احجار خماسي حديد اتريوم احجار أخرى تطبيق مهم اجهز رادار اتصال ، سبب نقل موج قصير أقل ضياع ممكن استعمل اتريوم صانع مفاعل ذريه سبب ضال تفاعل نترون\n",
"\n",
"====================================================================================================\n",
"Cleaned + Stemmed:\n",
"مثل استشعار صدي سيل توجه ، اعتمد مبدأ علي ادراك حيوان صدى أصوات أصدر هذا الغا ، تمكن فضل من ادراك عائق اقتناص فرائس المام وسط ، إذ تمتع حيوان مجموع رائع من الي فذ تصميم استخدم في اتصال حيواني ر استفاد من معرفة عقل بشري في انجاز علميه باهره في ميدان اتصال متقدمه مهم هنا من هذا آلي مايعتمد علي موج صوتيه ، وصف إشارة يستطلع حيوان من جانب مهما من وسط الذي عاش في ، كما استخدم لغ اتصال بين أفراد نوع واحد اصوات أبدى كل خصيصة حرك موجيه ، صلح هذا خصيصة نقل معلومة دقيق عن جسم الذي بث أو عكس ارتداد في سمى ظاهر صدي ان من بعض طريقة فعاله الذي استخدم حيوان استفاده من رجع صدي مايعرف اسم استشعار صدي ، خفافيش مثل اهتدى في تاريخ تطور الي استفاده من رجع صدي في عرف عنصر بيئة توظيف في صوغ سلوك ضمن بيئ قد كان صوت في وسيله مناسبه وحيده الذي أتاح ل بلوغ هدف تحقيق توجه هذا وسيله تمكن خفافيش من طيران سريع في مسلك معقده ملتويه في كهف في ظلام ، متفادي هوابط ذلك كهف ومتحاشيه اصطدام اقران في بين محقق أداء رفيع في إنجاز اذ كان خفاش ان اعتمد صدى موج صوتيه في هواء سيل كف في استشعار سلوك ، فان دلف لا قل عن باع في استفاده من موج صوتيه في ماء علي نحو مشابه هناك كثير من أوجه تشابه في خصيصة بين موج مائيه امواج هوائيه صحيح ان موج مائيه تتخامد سريع قد تشوش تيار مائيه ريح علي صفح ماء ، لكن مع ذلك صلح حمل بعض معلومة ما استقبل من خنفس حشرة مائيه في بركة جدول مثل اما صوت في ماء إن اختلف عن ضوء سيل اتصال توجيه داخل بحر محيط انهار كبيره ، كون قوى علي انتقال داخل ماء شوط فاق شوط اختراق ضوء ماء\n",
"\n",
"After Stopwords Removal:\n",
"مثل استشعار صدي سيل توجه ، اعتمد مبدأ ادراك حيوان صدى أصوات أصدر الغا ، تمكن فضل ادراك عائق اقتناص فرائس المام وسط ، إذ تمتع حيوان مجموع رائع الي فذ تصميم استخدم اتصال حيواني ر استفاد معرفة عقل بشري انجاز علميه باهره ميدان اتصال متقدمه مهم آلي مايعتمد موج صوتيه ، وصف إشارة يستطلع حيوان جانب مهما وسط عاش ، استخدم لغ اتصال أفراد نوع واحد اصوات أبدى خصيصة حرك موجيه ، صلح خصيصة نقل معلومة دقيق جسم بث عكس ارتداد سمى ظاهر صدي طريقة فعاله استخدم حيوان استفاده رجع صدي مايعرف اسم استشعار صدي ، خفافيش مثل اهتدى تاريخ تطور الي استفاده رجع صدي عرف عنصر بيئة توظيف صوغ سلوك ضمن بيئ صوت وسيله مناسبه وحيده أتاح ل بلوغ هدف تحقيق توجه وسيله تمكن خفافيش طيران سريع مسلك معقده ملتويه كهف ظلام ، متفادي هوابط كهف ومتحاشيه اصطدام اقران محقق أداء رفيع إنجاز اذ خفاش اعتمد صدى موج صوتيه هواء سيل كف استشعار سلوك ، فان دلف قل باع استفاده موج صوتيه ماء نحو مشابه كثير أوجه تشابه خصيصة موج مائيه امواج هوائيه صحيح موج مائيه تتخامد سريع تشوش تيار مائيه ريح صفح ماء ، لكن صلح حمل معلومة استقبل خنفس حشرة مائيه بركة جدول مثل اما صوت ماء اختلف ضوء سيل اتصال توجيه داخل بحر محيط انهار كبيره ، كون قوى انتقال داخل ماء شوط فاق شوط اختراق ضوء ماء\n",
"\n",
"====================================================================================================\n",
"Cleaned + Stemmed:\n",
"مسقى اساسي مفهوم دار كهربائيه هو مسقى مجاني مقدم من ادراك جزء أساسي من سلسل مسقى مبتدئ تطرق الي مفهوم اساسي دائرة كهربائيه بعض قانون هام في مجال كهرباء ، مثل قانون كيرشوف تيار و قانون اوم غير تناول هذا مساق تحديد اساسي تحليل دائرة كهربائيه مكون دار كهربائيه رمز كيف توصيل مقاومة علي توالي توازي مزيد اعتبر مسقى اساسي مفهوم دار كهربائيه ، مثاب خطو أولى كل من رغب في دراس خصص هندسه كهربائيه ، هو مساق أول في هذا سلسله وافيه الذي سيساعدك علي هم كل ما اختص في عنصر دار كهربائيه وظيفة ، كما ساعد علي هم كيف حساب مقاومة علي توازي توالي الي جانب تطبيق تحليل عقدي دائرة كهربائيه ركز محتوي مسقى اساسي مفهوم دار كهربائيه علي مفهوم اساسيه كهرباء مثل شحنه كهربائيه ، و تيار كهربائي ، فرق جهد كهربائي و مقاومه ، و قدر كهربائيه ، عقد عظيم ، شبكه عظيم اضاف الي ذلك ، هو شرح شكل واضح مكون دار كهربائيه بسيط ، مثل مصدر جهد و مصدر تيار و مقاومة ، كما شرح علاق تيار شحنه و مكون دار كهربائيه رمز تطرق مسقى اساسي مفهوم دار كهربائيه الي بعض قانون تحليل دار مثل قانون اوم و قانون كيرشوف تيار ، اضافه الي طريق تحليل دار أكثر تعقيد و أساليب تحليل شبكي و تحليل عقدي دائرة كهربائيه قدم مساق فرصة تعلم كل ذلك أكثر من خلال محاضرة مقدم من ادراك علي شكل مقطع فيديو هدف الي مساعد متعلم علي شق طريق في هذا تخصص\n",
"\n",
"After Stopwords Removal:\n",
"مسقى اساسي مفهوم دار كهربائيه مسقى مجاني مقدم ادراك جزء أساسي سلسل مسقى مبتدئ تطرق الي مفهوم اساسي دائرة كهربائيه قانون هام مجال كهرباء ، مثل قانون كيرشوف تيار قانون اوم غير تناول مساق تحديد اساسي تحليل دائرة كهربائيه مكون دار كهربائيه رمز توصيل مقاومة توالي توازي مزيد اعتبر مسقى اساسي مفهوم دار كهربائيه ، مثاب خطو أولى رغب دراس خصص هندسه كهربائيه ، مساق أول سلسله وافيه سيساعدك اختص عنصر دار كهربائيه وظيفة ، ساعد حساب مقاومة توازي توالي الي جانب تطبيق تحليل عقدي دائرة كهربائيه ركز محتوي مسقى اساسي مفهوم دار كهربائيه مفهوم اساسيه كهرباء مثل شحنه كهربائيه ، تيار كهربائي ، فرق جهد كهربائي مقاومه ، قدر كهربائيه ، عقد عظيم ، شبكه عظيم اضاف الي ، شرح شكل واضح مكون دار كهربائيه بسيط ، مثل مصدر جهد مصدر تيار مقاومة ، شرح علاق تيار شحنه مكون دار كهربائيه رمز تطرق مسقى اساسي مفهوم دار كهربائيه الي قانون تحليل دار مثل قانون اوم قانون كيرشوف تيار ، اضافه الي طريق تحليل دار أكثر تعقيد أساليب تحليل شبكي تحليل عقدي دائرة كهربائيه قدم مساق فرصة تعلم أكثر خلال محاضرة مقدم ادراك شكل مقطع فيديو هدف الي مساعد متعلم شق طريق تخصص\n",
"\n",
"====================================================================================================\n",
"Cleaned + Stemmed:\n",
"اشعاع حراري إصدار تلقائي اشعاع كهرمغنطيسيه أصدر جسم توقف شدة علي درج حرارة هي إشعاع حمل طاق أصدر جسم مهما كان درج حرارة في مجال ما من اطوال موجيه ، كان شدة عظمة عند طول موجي متوسط في هذا مجال توقف قيمة علي طبيع جسم علي درج حرارة فضل هذا اشعاع حراري أصبح جسم صلب مضيء ضوء مرئي بدء من درج حرار تقارب سلزيوس ، في دون هذا درج كان اشعاع صادر ذو اطوال موجي في مجال ما تحت احمر يبدا لون جسم لون احمر اذ بلغ درج حرارة سلزيوس ، كل ارتفع درج حراره امتد طيف ضوء مرئي حتي شمل ضوء بنفسجي ثم تجاوز الي ما فوق بنفسجي شمس الذي بلغ درج حرار سطح كلفن امتد طيف ضوء من ما تحت احمر حتي ما فوق بنفسجي ، وقع اشعاع ذو شد عظمي عند طول موجي قارب مكر ، بين شكل تحليل طيفي إشعاع صادر عن قوس كهرباء شديد ضياء اذ تعرض جسم ما اشعاع حراري صادر عن جسم آخر إن عكس جزء من هذا اشعاع امتص جزء باقي اذ كان عاتم من أدى الي رفع درج حرارة ، ازداد اشعاع حراري ذاتي ، إذا ساوى ما تلقى جسم من إشعاع حراري مع ما أصدر من هذا اشعاع بلغ جسم حال توازن حراري تفاوت جسم في بين قدرة علي امتصاص اشعاع حراري ، سمى جسم الذي امتص كل ما سقط على من إشعاع جسم أسود ان مفهوم جسم أسود الذي امتص اشعاع امتصاص كامل في كل اطوال موجيه أهمية بالغ في دراس اشعاع حراري نظري ، بيد ان لا وجود جسم هذا في حقيقه ، أمكن تقرب من هذا مفهوم صنع تجويف تسويد من داخل\n",
"\n",
"After Stopwords Removal:\n",
"اشعاع حراري إصدار تلقائي اشعاع كهرمغنطيسيه أصدر جسم توقف شدة درج حرارة إشعاع حمل طاق أصدر جسم مهما درج حرارة مجال اطوال موجيه ، شدة عظمة طول موجي متوسط مجال توقف قيمة طبيع جسم درج حرارة فضل اشعاع حراري أصبح جسم صلب مضيء ضوء مرئي بدء درج حرار تقارب سلزيوس ، دون درج اشعاع صادر ذو اطوال موجي مجال تحت احمر يبدا لون جسم لون احمر اذ بلغ درج حرارة سلزيوس ، ارتفع درج حراره امتد طيف ضوء مرئي حتي شمل ضوء بنفسجي تجاوز الي فوق بنفسجي شمس بلغ درج حرار سطح كلفن امتد طيف ضوء تحت احمر حتي فوق بنفسجي ، وقع اشعاع ذو شد عظمي طول موجي قارب مكر ، شكل تحليل طيفي إشعاع صادر قوس كهرباء شديد ضياء اذ تعرض جسم اشعاع حراري صادر جسم آخر عكس جزء اشعاع امتص جزء باقي اذ عاتم أدى الي رفع درج حرارة ، ازداد اشعاع حراري ذاتي ، ساوى تلقى جسم إشعاع حراري أصدر اشعاع بلغ جسم حال توازن حراري تفاوت جسم قدرة امتصاص اشعاع حراري ، سمى جسم امتص سقط إشعاع جسم أسود مفهوم جسم أسود امتص اشعاع امتصاص كامل اطوال موجيه أهمية بالغ دراس اشعاع حراري نظري ، بيد وجود جسم حقيقه ، أمكن تقرب مفهوم صنع تجويف تسويد داخل\n",
"\n",
"====================================================================================================\n",
"Cleaned + Stemmed:\n",
"فرع أول تعريف فقهي تشريعي تاثير بيئي ارتبط جانب فقهي اراء نظرية الذي استقر على فهم تاثير بيئي لدى فقيه ، من ثم تحول الي تشريع عند تأخذ ب سياسة صادق على مجلس مختصه ، استناد قانون دولي أول تعريف فقهي تقييم تاثير بيئي هو اجراء دراس توقع أثر أو مردود بيئي مشروع تنمويه ضاره مقيده ، مباشره غير مباشره ، نتيجة احتمال وقوع ضرر علي مجتمع في منطق مشروع ، أو منطقة مجاور سواء كان محمي ، اقليمي ، أو عالمي ، ذلك من أجل معالج أو تفادي هذا ضرر أثر ثاني تعريف تشريعي عرف مشرع فرنسي دراس اثر بيئي من خلال قانون صادر في يونيو في ماده فقر قول عمل مشروع الذي تم واسط مؤسسة عام الذي احتاج الي موافق أو قرار ، وجب اعداد دراسة سابق بناء أو توسع تحديد تاثير علي احترام مردود بيئي وسط بيئي مدي احتمال تعريض خطر اما مشرع جزائري قد عرف دراس اثر بيئي من خلال عديد من نص قانونيه ذكر من قانون ملغي اعتبر دراس تاثير سيل اساسي نهوض حماي بيئه وان هدف الي معرف تقدير انعكاس مباشره مشروع علي توازن بيئي ذلك علي إطار نوعي معيش ساكن مرسوم تنفيذي متعلق دراس تاثير نظام دراس تاثير هو اجراء قبل خضع إلى جميع أشغال عمل تهيئه منش أكبر سبب أهمية ابعاد اثار ان لحق ضرر مباشر أو غير مباشر بيئه ، لا سيما صحه عموميه فلاحه مساحة طبيعيه حيوان نبات محافظه علي مكان أثر حسن جوار قانون متعلق حماي بيئه خضع مسبق حسب حال دراس أو موجز تاثير علي بيئه ، مشروع تنميه هيكل منش ثابته مصنع عمل برنامج بناء الذي أثر صف مباشر أو غير مباشر فور أو لاحق علي بيئه ، لا سيما علي نوع مورد وسط فضاء طبيعيه توازن ايكولوجيه ذلك نوعي اطار معيشه\n",
"\n",
"After Stopwords Removal:\n",
"فرع أول تعريف فقهي تشريعي تاثير بيئي ارتبط جانب فقهي اراء نظرية استقر فهم تاثير بيئي لدى فقيه ، تحول الي تشريع تأخذ ب سياسة صادق مجلس مختصه ، استناد قانون دولي أول تعريف فقهي تقييم تاثير بيئي اجراء دراس توقع أثر مردود بيئي مشروع تنمويه ضاره مقيده ، مباشره غير مباشره ، نتيجة احتمال وقوع ضرر مجتمع منطق مشروع ، منطقة مجاور سواء محمي ، اقليمي ، عالمي ، أجل معالج تفادي ضرر أثر ثاني تعريف تشريعي عرف مشرع فرنسي دراس اثر بيئي خلال قانون صادر يونيو ماده فقر قول عمل مشروع تم واسط مؤسسة عام احتاج الي موافق قرار ، وجب اعداد دراسة سابق بناء توسع تحديد تاثير احترام مردود بيئي وسط بيئي مدي احتمال تعريض خطر اما مشرع جزائري عرف دراس اثر بيئي خلال عديد نص قانونيه ذكر قانون ملغي اعتبر دراس تاثير سيل اساسي نهوض حماي بيئه هدف الي معرف تقدير انعكاس مباشره مشروع توازن بيئي إطار نوعي معيش ساكن مرسوم تنفيذي متعلق دراس تاثير نظام دراس تاثير اجراء خضع جميع أشغال عمل تهيئه منش أكبر سبب أهمية ابعاد اثار لحق ضرر مباشر غير مباشر بيئه ، سيما صحه عموميه فلاحه مساحة طبيعيه حيوان نبات محافظه مكان أثر حسن جوار قانون متعلق حماي بيئه خضع مسبق حسب حال دراس موجز تاثير بيئه ، مشروع تنميه هيكل منش ثابته مصنع عمل برنامج بناء أثر صف مباشر غير مباشر فور لاحق بيئه ، سيما نوع مورد وسط فضاء طبيعيه توازن ايكولوجيه نوعي اطار معيشه\n",
"\n",
"====================================================================================================\n",
"Cleaned + Stemmed:\n",
"اشعه فوق بنفسجيه هي اهتزاز كهرمغنطيسيه لا رأى عين ، امتد اطوال موجيه من نحو نانومتر نانو متر متر حيث وقع حد طيف ضوئي مرئي من طرف بنفسجي ، حتي طول موجي نانومتر متصل اشعه سينيه ر أكثر نفاذ في ماده سمى اشعه فوق بنفسجيه حين اشعه أسود سبب عدم رؤية عين مجرده رمز ل عاد حرف أول من اسم ف ب ل تطبيق عد في طب اضاءه كيمياء كان عالم ألماني ريتر أول من اكتشف اشعه فوق بنفسجيه عام حين لاحظ ان طرف طيف بنفسجي ولد أثر كيميائي إذ ساد كلور فض في عام اكتشف عالم إنكليزي توكس ان مرو كوارتز لا امتص اشعه فوق بنفسجيه استعمل عدسة مواشير من مرو دراس طيف تصنيف اشعه فوق بنفسجيه من متفق على تقسيم اشعه ف ب اصطلاح الي ثلاث أقسام تميز كل من مرشح خاص لايمتصها اشعه ف ب قريب تراوح اطوال موجيه بين و نانومتر اشعه ف ب متوسطه تراوح اطوال موجيه بين و نانومتر اشعه ف ب بعيده تراوح اطوال موجيه بين و نانومتر لما كان اشعه ماد نانومتر امتص في مختلف وسط تقريب من طبقة هواء رقيقه قد أصبح موضوع خاص في ضوء أطلق على اسم مطياف خلاء ، سمى هذا اشعه اشعه فوق بنفسجيه خلائيه ف ب خ ر اشعاع احراري مصدر اشعه فوق بنفسجيه صدر اشعه ف ب عن جسم صلب متوهجه في درجة حراره عالي نحو كلفن كان طيف مستمر ، لكن استطاع هذا اشعه أبقى ضعيف اذ قارن استطاع اشعه ف ب ناتج من انفراغ كهربائي في غاز ابخره الذي كان طيف في غالب خطي غير مستمر عد شمس أعظم مصدر اشعه ف ب إذ وصل من في اتجاه عمودي علي جو أرض مامقداره واط متر مربع ، اي نحو من كل طاقه وارده الي جو أرض واط م\n",
"\n",
"After Stopwords Removal:\n",
"اشعه فوق بنفسجيه اهتزاز كهرمغنطيسيه رأى عين ، امتد اطوال موجيه نحو نانومتر نانو متر متر وقع حد طيف ضوئي مرئي طرف بنفسجي ، حتي طول موجي نانومتر متصل اشعه سينيه ر أكثر نفاذ ماده سمى اشعه فوق بنفسجيه حين اشعه أسود سبب عدم رؤية عين مجرده رمز ل عاد حرف أول اسم ف ب ل تطبيق عد طب اضاءه كيمياء عالم ألماني ريتر أول اكتشف اشعه فوق بنفسجيه عام حين لاحظ طرف طيف بنفسجي ولد أثر كيميائي إذ ساد كلور فض عام اكتشف عالم إنكليزي توكس مرو كوارتز امتص اشعه فوق بنفسجيه استعمل عدسة مواشير مرو دراس طيف تصنيف اشعه فوق بنفسجيه متفق تقسيم اشعه ف ب اصطلاح الي ثلاث أقسام تميز مرشح خاص لايمتصها اشعه ف ب قريب تراوح اطوال موجيه نانومتر اشعه ف ب متوسطه تراوح اطوال موجيه نانومتر اشعه ف ب بعيده تراوح اطوال موجيه نانومتر لما اشعه ماد نانومتر امتص مختلف وسط تقريب طبقة هواء رقيقه أصبح موضوع خاص ضوء أطلق اسم مطياف خلاء ، سمى اشعه اشعه فوق بنفسجيه خلائيه ف ب خ ر اشعاع احراري مصدر اشعه فوق بنفسجيه صدر اشعه ف ب جسم صلب متوهجه درجة حراره عالي نحو كلفن طيف مستمر ، لكن استطاع اشعه أبقى ضعيف اذ قارن استطاع اشعه ف ب ناتج انفراغ كهربائي غاز ابخره طيف غالب خطي غير مستمر عد شمس أعظم مصدر اشعه ف ب إذ وصل اتجاه عمودي جو أرض مامقداره واط متر مربع ، اي نحو طاقه وارده الي جو أرض واط م\n",
"\n",
"====================================================================================================\n",
"Cleaned + Stemmed:\n",
"عد مسؤول اجتماعيه التزام خلقي سلوك راقي تم من قبل فرد منظمة هيئة تجاه مجتمع ، من حيث التزام قانون انظمه عادة تقليد ، تعاون من أجل نهوض مجتمع في كاف مجال اقتصاديه اجتماعيه سياسيه غير ، أمر الذي أسهم في تحقيق خطة اهداف مرجوه خفف من عبء الذي تحمل دولة في سبيل أداء مهمة خدمة صحيه تعليميه ثقافيه غير ذلك من هي مكلف ادائ اشباع احتياج أفراد مجتمع نهوض ب لا شك ان اجهزه أعلى رقابه ماليه محاسبه ل دور فاعل في تحقيق مسؤول اجتماعيه ، خاص وان لدى إمكان خبرة متنوع قد اسهم منظم انتوساي في وضع أسس منضبط تحقيق مسؤول اجتماعيه من قبل اجهزه أعلى رقابه ماليه محاسبه ، أداء دور مامول في هذا مجال من خلال ما تضمن معيار صادر عن انتوساي رقم عنوان قيمة منفعة اجهزه أعلى رقابه ماليه محاسبه احداث فارق في حي مواطن قد حرص ديوان محاسبه علي أداء دور في مسؤول تجاه مجتمع ، ذلك من خلال فعالية مهمة قام اتخاذ تحقيق في إطار مبدأ الذي تضمن معيار ، الذي من بين علي سبيل مثال ما ولي تواصل مع أصحاب مصلحه ، ايضاح كاف نتيجة متحققه من اجراء ديوان رقابة هدف تقييم أداء ضمان اتخاذ إجراء لازم تصحيح مسار ، ضمان التزام قانون انظمه موضوع حيث سعي ديوان تطوير تقرير رقابيه وفق معيار مهنيه حيث أصبح مثل مصدر هام محاسبه اتخاذ قرار من قبل مختص علي كاف مستوى أصدر ديوان تقرير مواطن ، هو تقرير مبسط خاطب في مواطن عادي بلغ دارج متعرف على ، وضح أهم نتيجة محققه من رقبة ديوان علي مال عام\n",
"\n",
"After Stopwords Removal:\n",
"عد مسؤول اجتماعيه التزام خلقي سلوك راقي تم فرد منظمة هيئة تجاه مجتمع ، التزام قانون انظمه عادة تقليد ، تعاون أجل نهوض مجتمع كاف مجال اقتصاديه اجتماعيه سياسيه غير ، أمر أسهم تحقيق خطة اهداف مرجوه خفف عبء تحمل دولة سبيل أداء مهمة خدمة صحيه تعليميه ثقافيه غير مكلف ادائ اشباع احتياج أفراد مجتمع نهوض ب شك اجهزه أعلى رقابه ماليه محاسبه ل دور فاعل تحقيق مسؤول اجتماعيه ، خاص لدى إمكان خبرة متنوع اسهم منظم انتوساي وضع أسس منضبط تحقيق مسؤول اجتماعيه اجهزه أعلى رقابه ماليه محاسبه ، أداء دور مامول مجال خلال تضمن معيار صادر انتوساي رقم عنوان قيمة منفعة اجهزه أعلى رقابه ماليه محاسبه احداث فارق حي مواطن حرص ديوان محاسبه أداء دور مسؤول تجاه مجتمع ، خلال فعالية مهمة قام اتخاذ تحقيق إطار مبدأ تضمن معيار ، سبيل مثال ولي تواصل أصحاب مصلحه ، ايضاح كاف نتيجة متحققه اجراء ديوان رقابة هدف تقييم أداء ضمان اتخاذ إجراء لازم تصحيح مسار ، ضمان التزام قانون انظمه موضوع سعي ديوان تطوير تقرير رقابيه وفق معيار مهنيه أصبح مثل مصدر هام محاسبه اتخاذ قرار مختص كاف مستوى أصدر ديوان تقرير مواطن ، تقرير مبسط خاطب مواطن عادي بلغ دارج متعرف ، وضح أهم نتيجة محققه رقبة ديوان مال عام\n",
"\n",
"====================================================================================================\n",
"Cleaned + Stemmed:\n",
"اكسج عنصر كيميائي غازي عديم لون رائحه طعم وجد في مجموع سادس من جدول دوري عنصر كيمياويه جدول مندلييف ، عدد ذري ، وزن ذري نسب الي كربون اكسج ضروري تنفس حياه لا نافس في قيمة اهميه اي عنصر آخر علي كوكب اكتشاف اكسج اهتم عالم قديم احتراق تنفس ، قد ظهر اولي دلالة علي ذلك في مخطوط صيني من قرن ثامن أشار الي ما يا لا ساعد جميع هواء بل قسم من علي احتراق ؛ اعتقد ليونارد دوفينشي ان هواء مزيج غاز استهلك أحد في احتراق تنفس لم عرف اكسج الا بين عام و حين كشف كل من بريطاني جوزيف بريستلي ألماني كارل شيل ، اقترح لافوازيه ر تسمية اكسج مولد حموض بيد ان همفري ديفي ثم يوستوس فون يبغ بين في داي قرن تاسع عشر ان هدروج هو مكون مميز حموض ليس اكسج حالة طبيعيه اكسج هو أكثر عنصر كيمياويه وفر في قشر ارضيه كتلة هو كان من كتلة محيط ، و من كتلة هواء ؛ علم باني ماده حي حوى نحو من ماء ، تدخل اكسج ايض في وسط بروتينيه في شحمي سكري ما صخر الا اكسجين اتحد سيليسيوم معدن سيما المنيوم حديد كلسيوم صوديوم بوتاسيوم المغنزيوم ذرة اكسج هو عنصر ذو عدد ذري واقع في راسي عمود سادس ، وافق نية الكترونيه اساسيه تشكيل بلغ طاقة تشارد تاين متتاليه في ما يا ا ف كتر فلط ؛ ا ف ؛ ا ف ؛ ا ف ؛ ا ف ؛ ا ف ؛ ا ف بلغ نصف قطر ذره انغستروم متر ، نصف قطر صاعده ساوى الفه الكترونيه موافق كان مقدار ا ف ، مع ان اكسج ياخذ شكل في عدد من اكاسيد معدنيه مصهوره ، هذا وافق ايض واقع كهرله الوم مصهور في حوض من كريوليت فلور ، انطلاق اكسج عند مصعد نتيج فرغ شحن شارد علي هذا مصعد\n",
"\n",
"After Stopwords Removal:\n",
"اكسج عنصر كيميائي غازي عديم لون رائحه طعم وجد مجموع سادس جدول دوري عنصر كيمياويه جدول مندلييف ، عدد ذري ، وزن ذري نسب الي كربون اكسج ضروري تنفس حياه نافس قيمة اهميه اي عنصر آخر كوكب اكتشاف اكسج اهتم عالم قديم احتراق تنفس ، ظهر اولي دلالة مخطوط صيني قرن ثامن أشار الي يا ساعد جميع هواء بل قسم احتراق ؛ اعتقد ليونارد دوفينشي هواء مزيج غاز استهلك أحد احتراق تنفس عرف اكسج الا عام حين كشف بريطاني جوزيف بريستلي ألماني كارل شيل ، اقترح لافوازيه ر تسمية اكسج مولد حموض بيد همفري ديفي يوستوس فون يبغ داي قرن تاسع عشر هدروج مكون مميز حموض اكسج حالة طبيعيه اكسج أكثر عنصر كيمياويه وفر قشر ارضيه كتلة كتلة محيط ، كتلة هواء ؛ علم باني ماده حي حوى نحو ماء ، تدخل اكسج ايض وسط بروتينيه شحمي سكري صخر الا اكسجين اتحد سيليسيوم معدن سيما المنيوم حديد كلسيوم صوديوم بوتاسيوم المغنزيوم ذرة اكسج عنصر ذو عدد ذري واقع راسي عمود سادس ، وافق نية الكترونيه اساسيه تشكيل بلغ طاقة تشارد تاين متتاليه يا ا ف كتر فلط ؛ ا ف ؛ ا ف ؛ ا ف ؛ ا ف ؛ ا ف ؛ ا ف بلغ نصف قطر ذره انغستروم متر ، نصف قطر صاعده ساوى الفه الكترونيه موافق مقدار ا ف ، اكسج ياخذ شكل عدد اكاسيد معدنيه مصهوره ، وافق ايض واقع كهرله الوم مصهور حوض كريوليت فلور ، انطلاق اكسج مصعد نتيج فرغ شحن شارد مصعد\n",
"\n",
"====================================================================================================\n",
"Cleaned + Stemmed:\n",
"الكترون جسيم اولي مستقر ذو شحن كهرباء سالب هي أصغر شحن أمكن ان وجد في طبيعه ، ذلك اتخذ واحد كمي كهرباء ، ليس شحن اي جسم سوي مضاعفة ل اما كتلة الكترون هي أصغر كتلة جسيم مستقره ، هي عادل ما قرب من جزء واحد من جزء من كتلة ذر هدروج اخف ذرة إطلاق أظهر دراس بنون ماده ان حبيب ، مؤلف من ذرة ، كما تبين ان ذره مؤلف من ناهية صغير جد ذات قطر لا تجاوز واحد من مئ ألف من قطر ذره شكل جزء أعظم من كتلة ذره شحن كهربائيه موجب بروتون ، دار حول عدد من الكترون ساوى عدد شحن موجب في ناهية ذلك عد الكترون وحدة اساسيه بنون ماده ، كون شكل غمام الكترونيه ذرة أمكن حصول علي الكترون حر غير مرتبط ذرة في خلاء وساط اصدار إلكتروني حراري مثل سخا ماده أمكن تسريع استفاده من في كثير من تطبيق عمليه صمام الكترونيه ، تلفاز ، مجهر إلكتروني ، غير ذلك كما ولج الي تسريع حزم شديد من الكترون ايصال الي طاقة عالي جد غي استخدام في دراس نوي ذرة جسيم اوليه كما في سنكروترون الكترون جسيم مضاد ، كما جسيم اوليه اخري ، هو الكترون موجب أو بوزترون قال ايض بوزيتون مضاد الكترون صنف الكترون مع لبتون ، هي جسيم الذي لاتدخل مع جسيم اخري الا في تاثير متبادله كهرمغنطيسيه تاثير متبادله نووي ضعيفه هو أسهم في معظم تحول الذي تطرا علي جسيم اوليه الكترون صفة موجي ، شان في ذلك شان باقي جسيم دقيق ، هي تنعرج حاد عند ذرة جسيم استفاد من هذا خواص في استخدام مجهر إلكتروني دراس جسم بالغ دق الذي تستحيل رؤية مجاهر ضوئي\n",
"\n",
"After Stopwords Removal:\n",
"الكترون جسيم اولي مستقر ذو شحن كهرباء سالب أصغر شحن أمكن وجد طبيعه ، اتخذ واحد كمي كهرباء ، شحن اي جسم سوي مضاعفة ل اما كتلة الكترون أصغر كتلة جسيم مستقره ، عادل قرب جزء واحد جزء كتلة ذر هدروج اخف ذرة إطلاق أظهر دراس بنون ماده حبيب ، مؤلف ذرة ، تبين ذره مؤلف ناهية صغير جد ذات قطر تجاوز واحد مئ ألف قطر ذره شكل جزء أعظم كتلة ذره شحن كهربائيه موجب بروتون ، دار حول عدد الكترون ساوى عدد شحن موجب ناهية عد الكترون وحدة اساسيه بنون ماده ، كون شكل غمام الكترونيه ذرة أمكن حصول الكترون حر غير مرتبط ذرة خلاء وساط اصدار إلكتروني حراري مثل سخا ماده أمكن تسريع استفاده كثير تطبيق عمليه صمام الكترونيه ، تلفاز ، مجهر إلكتروني ، غير ولج الي تسريع حزم شديد الكترون ايصال الي طاقة عالي جد غي استخدام دراس نوي ذرة جسيم اوليه سنكروترون الكترون جسيم مضاد ، جسيم اوليه اخري ، الكترون موجب بوزترون قال ايض بوزيتون مضاد الكترون صنف الكترون لبتون ، جسيم لاتدخل جسيم اخري الا تاثير متبادله كهرمغنطيسيه تاثير متبادله نووي ضعيفه أسهم معظم تحول تطرا جسيم اوليه الكترون صفة موجي ، شان شان باقي جسيم دقيق ، تنعرج حاد ذرة جسيم استفاد خواص استخدام مجهر إلكتروني دراس جسم بالغ دق تستحيل رؤية مجاهر ضوئي\n",
"\n",
"====================================================================================================\n",
"Cleaned + Stemmed:\n",
"المنيوم رمز ، عنصر معدني عدد ذري ، وقع في فصيل من جدول دوري وزن ذري ، تكافؤ كان احادي تكافؤ في مركب الذي درج حرارة مرتفع احادي كلوريد المنيوم احادي فلوريد المنيوم هو أكثر معدن وفر في قشر ارضيه ، إذ ألف نحو من ، أتى في مرتب ثالثه بعد اكسج سيليكون لا وجد حر في طبيعه شد ارجاع ، بل كان متحد في كثير من صخر سيليكاتيه ، لا سيما في ضروب فلدسبار فلسبار ميكا تورمالين غير كما صادف في منتج أدرك صخر سيليكاتيه غضار صفاح نضيد ، هو اندر وجود علي هيئ أكسيد مميه البوكسيت أو غير مميه عد البوكسيت طبيعي أكثر فلز خامة المنيوم استعمال في وقت حاضر ذر المنيوم تميز ذر المنيوم احتواء في حالة اساسيه علي طبق الكتروني سطحي احتوى علي ثلاث الكترون ، ذلك كان تشكيل إلكتروني في حالة اساسيه وضح كمون تشرد تاين الكترون سطحيه أولى مقدر الكترون فلط ان أسهل نزع من الكترون اخري تشرد أول ، تشرد ثاني ، تشرد ثالث ، تشرد رابع علل سهوله نسبيه الذي أمكن ب نزع الكترون ثلاث خارجيه صف كهرجابيه كهربائيه ايجابيه شديده المنيوم انخفاض قيمة كمون اكسده ارجاع عائد ل فلط معدن المنيوم المنيوم جسم صلب بلوري ذو لون ابيض فضي ؛ بلغ قوه شد عند كان ملي التحم كغ سم ، عند كان مصفح بارد كغ سم هو غير سام خفيف جد ، كثافة نسبيه ، انصهر في درج س ، غلى في درج س ، هو معدن لين كبير استطاله ، أمكن ان استطال شد الي مدى من طول هو ناقل جيد حراره كهرباء إذ بلغ ناقلي ثلث ناقل نحاس ، هو عاكس ممتاز اشعه فوق بنفسجيه مرئيه تحت أحمر ، أمكن ان وصل درج عكس اشعه تحت أحمر الي تكون علي سطح في حالة طبيعه غشاء حافظ من أكسيد المنيوم بلغ ثخن انغستروما متر وقى من ائتكال عادي\n",
"\n",
"After Stopwords Removal:\n",
"المنيوم رمز ، عنصر معدني عدد ذري ، وقع فصيل جدول دوري وزن ذري ، تكافؤ احادي تكافؤ مركب درج حرارة مرتفع احادي كلوريد المنيوم احادي فلوريد المنيوم أكثر معدن وفر قشر ارضيه ، إذ ألف نحو ، أتى مرتب ثالثه اكسج سيليكون وجد حر طبيعه شد ارجاع ، بل متحد كثير صخر سيليكاتيه ، سيما ضروب فلدسبار فلسبار ميكا تورمالين غير صادف منتج أدرك صخر سيليكاتيه غضار صفاح نضيد ، اندر وجود هيئ أكسيد مميه البوكسيت غير مميه عد البوكسيت طبيعي أكثر فلز خامة المنيوم استعمال وقت حاضر ذر المنيوم تميز ذر المنيوم احتواء حالة اساسيه طبق الكتروني سطحي احتوى ثلاث الكترون ، تشكيل إلكتروني حالة اساسيه وضح كمون تشرد تاين الكترون سطحيه أولى مقدر الكترون فلط أسهل نزع الكترون اخري تشرد أول ، تشرد ثاني ، تشرد ثالث ، تشرد رابع علل سهوله نسبيه أمكن ب نزع الكترون ثلاث خارجيه صف كهرجابيه كهربائيه ايجابيه شديده المنيوم انخفاض قيمة كمون اكسده ارجاع عائد ل فلط معدن المنيوم المنيوم جسم صلب بلوري ذو لون ابيض فضي ؛ بلغ قوه شد ملي التحم كغ سم ، مصفح بارد كغ سم غير سام خفيف جد ، كثافة نسبيه ، انصهر درج س ، غلى درج س ، معدن لين كبير استطاله ، أمكن استطال شد الي مدى طول ناقل جيد حراره كهرباء إذ بلغ ناقلي ثلث ناقل نحاس ، عاكس ممتاز اشعه فوق بنفسجيه مرئيه تحت أحمر ، أمكن وصل درج عكس اشعه تحت أحمر الي سطح حالة طبيعه غشاء حافظ أكسيد المنيوم بلغ ثخن انغستروما متر وقى ائتكال عادي\n",
"\n"
]
}
],
"source": [
"for i in range(10):\n",
"\n",
" print(\"=\"*100)\n",
"\n",
" print(\"Cleaned + Stemmed:\")\n",
" print(df[\"Stemmed_Text\"].iloc[i])\n",
"\n",
" print(\"\\nAfter Stopwords Removal:\")\n",
" print(df[\"Final_Text\"].iloc[i])\n",
"\n",
" print()"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "9Io1XOGgBR6s"
},
"source": [
"# Testing & Training"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 21,
"metadata": {
"executionInfo": {
"elapsed": 2,
"status": "ok",
"timestamp": 1784401876846,
"user": {
"displayName": "NLP25",
"userId": "17409824914680336037"
},
"user_tz": -180
},
"id": "TToMEqZFBRgM"
},
"outputs": [],
"source": [
"RANDOM_STATE = 42\n",
"X = df[\"Final_Text\"]\n",
"y = df[\"Label\"]\n",
"\n",
"# 70% train\n",
"# 15% validation\n",
"# 15% test\n",
"\n",
"X_train, X_temp, y_train, y_temp = train_test_split(\n",
" X,\n",
" y,\n",
" test_size=0.30,\n",
" random_state=RANDOM_STATE,\n",
" stratify=y\n",
")\n",
"\n",
"X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split(\n",
" X_temp,\n",
" y_temp,\n",
" test_size=0.50,\n",
" random_state=RANDOM_STATE,\n",
" stratify=y_temp\n",
")"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "mbMGkXEABxd0"
},
"source": [
"# Models"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 22,
"metadata": {
"executionInfo": {
"elapsed": 3,
"status": "ok",
"timestamp": 1784401876852,
"user": {
"displayName": "NLP25",
"userId": "17409824914680336037"
},
"user_tz": -180
},
"id": "b0RsQJiFBxJx"
},
"outputs": [],
"source": [
"def build_models():\n",
"\n",
" def tfidf():\n",
" return TfidfVectorizer(\n",
" analyzer=\"word\",\n",
" # max_features=10000,\n",
"\n",
" # ngram_range: (1,2) = unigram + bigram\n",
" ngram_range=(1, 2),\n",
"\n",
" # min_df: ignore words that appear in fewer than 2 documents\n",
" # removes very rare/noisy words\n",
" min_df=2,\n",
"\n",
" # max_df: ignore words that appear in more than 90% of documents\n",
" # removes overly common words that carry no signal\n",
" max_df=0.90,\n",
"\n",
" sublinear_tf=True\n",
" )\n",
"\n",
" return {\n",
" \"LogisticRegression\": Pipeline([\n",
" (\"tfidf\", tfidf()),\n",
" (\"clf\", LogisticRegression(\n",
" max_iter=5000,\n",
" class_weight=\"balanced\",\n",
" random_state=RANDOM_STATE\n",
" ))\n",
" ]),\n",
"\n",
" \"SVM_RBF\": Pipeline([\n",
" (\"tfidf\", tfidf()),\n",
" (\"clf\", SVC(\n",
" kernel=\"rbf\",\n",
" C=1.0,\n",
" gamma=\"scale\",\n",
" class_weight=\"balanced\",\n",
" random_state=RANDOM_STATE\n",
" ))\n",
" ]),\n",
"\n",
" \"LinearSVM\": Pipeline([\n",
" (\"tfidf\", tfidf()),\n",
" (\"clf\", LinearSVC(\n",
" C=1.0,\n",
" max_iter=5000,\n",
" class_weight=\"balanced\",\n",
" random_state=RANDOM_STATE\n",
" ))\n",
" ]),\n",
"\n",
" \"SigmoidSVM\": Pipeline([\n",
" (\"tfidf\", tfidf()),\n",
" (\"clf\", SVC(\n",
" kernel=\"sigmoid\",\n",
" C=1.0,\n",
" class_weight=\"balanced\",\n",
" random_state=RANDOM_STATE\n",
" ))\n",
" ]),\n",
"\n",
" \"LR_SigmoidSVM_Ensemble\": Pipeline([\n",
" (\"tfidf\", tfidf()),\n",
" (\"clf\", VotingClassifier(\n",
" estimators=[\n",
" (\"lr\", LogisticRegression(\n",
" max_iter=5000,\n",
" class_weight=\"balanced\",\n",
" random_state=RANDOM_STATE\n",
" )),\n",
" (\"sigmoid_svm\", SVC(\n",
" kernel=\"sigmoid\",\n",
" C=1.0,\n",
" class_weight=\"balanced\",\n",
" probability=True,\n",
" random_state=RANDOM_STATE\n",
" ))\n",
" ],\n",
" voting=\"soft\"\n",
" ))\n",
" ]),\n",
"\n",
" \"Linear_SigmoidSVM_Ensemble\": Pipeline([\n",
" (\"tfidf\", tfidf()),\n",
" (\"clf\", VotingClassifier(\n",
" estimators=[\n",
" (\"linear_svm\", SVC(\n",
" kernel=\"linear\",\n",
" C=1.0,\n",
" class_weight=\"balanced\",\n",
" probability=True,\n",
" random_state=RANDOM_STATE\n",
" )),\n",
" (\"sigmoid_svm\", SVC(\n",
" kernel=\"sigmoid\",\n",
" C=1.0,\n",
" class_weight=\"balanced\",\n",
" probability=True,\n",
" random_state=RANDOM_STATE\n",
" ))\n",
" ],\n",
" voting=\"soft\"\n",
" ))\n",
" ]),\n",
" }"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "vtAJK1ZWB7iB"
},
"source": [
"# EVALUATION"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 23,
"metadata": {
"executionInfo": {
"elapsed": 2,
"status": "ok",
"timestamp": 1784401876858,
"user": {
"displayName": "NLP25",
"userId": "17409824914680336037"
},
"user_tz": -180
},
"id": "9XRlR7d3nqL5"
},
"outputs": [],
"source": [
"def evaluate(models,\n",
" X_train,\n",
" X_val,\n",
" X_test,\n",
" y_train,\n",
" y_val,\n",
" y_test):\n",
"\n",
" rows = []\n",
"\n",
" best_name = None\n",
" best_f1 = -1\n",
" best_model = None\n",
"\n",
" for name, model in models.items():\n",
"\n",
" model.fit(X_train, y_train)\n",
"\n",
" # --- VALIDATION ---\n",
" val_pred = model.predict(X_val)\n",
"\n",
" val_acc = accuracy_score(y_val, val_pred)\n",
" val_macro_f1 = f1_score(y_val, val_pred, average=\"macro\")\n",
" val_weighted_f1 = f1_score(y_val, val_pred, average=\"weighted\")\n",
"\n",
" # --- TEST ---\n",
" test_pred = model.predict(X_test)\n",
"\n",
" test_acc = accuracy_score(y_test, test_pred)\n",
" test_macro_f1 = f1_score(y_test, test_pred, average=\"macro\")\n",
" test_weighted_f1 = f1_score(y_test, test_pred, average=\"weighted\")\n",
"\n",
" print(\"\\n\" + \"=\"*70)\n",
" print(f\"Model: {name}\")\n",
" print(\"=\"*70)\n",
"\n",
" print(\"\\n--- VALIDATION RESULTS ---\")\n",
" print(f\"Accuracy : {val_acc:.4f}\")\n",
" print(f\"Macro F1 : {val_macro_f1:.4f}\")\n",
" print(f\"Weighted F1 : {val_weighted_f1:.4f}\")\n",
" print(\"\\nPer-Category Report:\")\n",
" print(classification_report(y_val, val_pred, zero_division=0))\n",
"\n",
" print(\"\\n--- TEST RESULTS ---\")\n",
" print(f\"Accuracy : {test_acc:.4f}\")\n",
" print(f\"Macro F1 : {test_macro_f1:.4f}\")\n",
" print(f\"Weighted F1 : {test_weighted_f1:.4f}\")\n",
" print(\"\\nPer-Category Report:\")\n",
" print(classification_report(y_test, test_pred, zero_division=0))\n",
"\n",
" rows.append([name, val_acc, val_macro_f1, val_weighted_f1,\n",
" test_acc, test_macro_f1, test_weighted_f1])\n",
"\n",
" if val_macro_f1 > best_f1:\n",
" best_f1 = val_macro_f1\n",
" best_name = name\n",
" best_model = model\n",
"\n",
" final_df = pd.DataFrame(\n",
" rows,\n",
" columns=[\n",
" \"Model\",\n",
" \"Val Accuracy\",\n",
" \"Val Macro F1\",\n",
" \"Val Weighted F1\",\n",
" \"Test Accuracy\",\n",
" \"Test Macro F1\",\n",
" \"Test Weighted F1\"\n",
" ]\n",
" )\n",
"\n",
" final_df[\"Best\"] = final_df[\"Model\"].apply(\n",
" lambda x: \"✓\" if x == best_name else \"\"\n",
" )\n",
"\n",
" print(\"\\n\" + \"=\"*70)\n",
" print(\"MODEL COMPARISON\")\n",
" print(\"=\"*70)\n",
" print(final_df.to_string(index=False))\n",
"\n",
" print(\"\\nBest Model :\", best_name)\n",
" print(\"Best Macro F1 :\", round(best_f1, 4))\n",
"\n",
" print(\"\\n\" + \"=\"*70)\n",
" print(\"FINAL TEST RESULTS —\", best_name)\n",
" print(\"=\"*70)\n",
"\n",
" final_test_pred = best_model.predict(X_test)\n",
"\n",
" final_test_acc = accuracy_score(y_test, final_test_pred)\n",
" final_test_macro_f1 = f1_score(y_test, final_test_pred, average=\"macro\")\n",
" final_test_weighted_f1 = f1_score(y_test, final_test_pred, average=\"weighted\")\n",
"\n",
" print(f\"Accuracy : {final_test_acc:.4f}\")\n",
" print(f\"Macro F1 : {final_test_macro_f1:.4f}\")\n",
" print(f\"Weighted F1 : {final_test_weighted_f1:.4f}\")\n",
"\n",
" print(\"\\nPer-Category Report:\")\n",
" print(classification_report(y_test, final_test_pred))\n",
"\n",
" return best_model"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "X98Pz9cGtX0I"
},
"source": [
"# RUN"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 24,
"metadata": {
"colab": {
"base_uri": "https://localhost:8080/"
},
"executionInfo": {
"elapsed": 491659,
"status": "ok",
"timestamp": 1784402368520,
"user": {
"displayName": "NLP25",
"userId": "17409824914680336037"
},
"user_tz": -180
},
"id": "IJSa8_hUCCAV",
"outputId": "6df40d0c-6820-46c0-8b72-9d77dfbae1c2"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"======================================================================\n",
"Model: LogisticRegression\n",
"======================================================================\n",
"\n",
"--- VALIDATION RESULTS ---\n",
"Accuracy : 0.7500\n",
"Macro F1 : 0.7453\n",
"Weighted F1 : 0.7453\n",
"\n",
"Per-Category Report:\n",
" precision recall f1-score support\n",
"\n",
" Academic 0.63 0.57 0.60 30\n",
" Appell 0.97 1.00 0.98 30\n",
" Commercial 0.61 0.77 0.68 30\n",
" Emotive 0.61 0.77 0.68 30\n",
" Fictive 0.85 0.77 0.81 30\n",
" Flippant 0.78 0.83 0.81 30\n",
" Informal 0.83 0.67 0.74 30\n",
" Information 0.63 0.40 0.49 30\n",
" Instruction 0.79 0.73 0.76 30\n",
" Legal 0.83 0.97 0.89 30\n",
" Opinion 0.69 0.60 0.64 30\n",
" Personal 0.74 0.77 0.75 30\n",
" Poetic 0.83 0.83 0.83 30\n",
" Propaganda 0.65 0.67 0.66 30\n",
" Report 0.92 0.77 0.84 30\n",
" Reporting 0.56 0.47 0.51 30\n",
" Reviews 0.94 0.97 0.95 30\n",
" Specialist 0.69 0.97 0.81 30\n",
"\n",
" accuracy 0.75 540\n",
" macro avg 0.75 0.75 0.75 540\n",
"weighted avg 0.75 0.75 0.75 540\n",
"\n",
"\n",
"--- TEST RESULTS ---\n",
"Accuracy : 0.7944\n",
"Macro F1 : 0.7877\n",
"Weighted F1 : 0.7877\n",
"\n",
"Per-Category Report:\n",
" precision recall f1-score support\n",
"\n",
" Academic 0.66 0.70 0.68 30\n",
" Appell 0.94 1.00 0.97 30\n",
" Commercial 0.73 0.90 0.81 30\n",
" Emotive 0.77 0.77 0.77 30\n",
" Fictive 0.84 0.53 0.65 30\n",
" Flippant 0.76 0.83 0.79 30\n",
" Informal 0.75 0.90 0.82 30\n",
" Information 0.65 0.37 0.47 30\n",
" Instruction 0.93 0.83 0.88 30\n",
" Legal 0.85 0.97 0.91 30\n",
" Opinion 0.76 0.73 0.75 30\n",
" Personal 0.61 0.57 0.59 30\n",
" Poetic 0.90 0.93 0.92 30\n",
" Propaganda 0.88 0.73 0.80 30\n",
" Report 0.97 0.93 0.95 30\n",
" Reporting 0.83 0.67 0.74 30\n",
" Reviews 0.88 0.97 0.92 30\n",
" Specialist 0.66 0.97 0.78 30\n",
"\n",
" accuracy 0.79 540\n",
" macro avg 0.80 0.79 0.79 540\n",
"weighted avg 0.80 0.79 0.79 540\n",
"\n",
"\n",
"======================================================================\n",
"Model: SVM_RBF\n",
"======================================================================\n",
"\n",
"--- VALIDATION RESULTS ---\n",
"Accuracy : 0.7389\n",
"Macro F1 : 0.7386\n",
"Weighted F1 : 0.7386\n",
"\n",
"Per-Category Report:\n",
" precision recall f1-score support\n",
"\n",
" Academic 0.58 0.60 0.59 30\n",
" Appell 1.00 1.00 1.00 30\n",
" Commercial 0.59 0.73 0.66 30\n",
" Emotive 0.65 0.80 0.72 30\n",
" Fictive 0.74 0.77 0.75 30\n",
" Flippant 0.88 0.70 0.78 30\n",
" Informal 0.82 0.60 0.69 30\n",
" Information 0.68 0.43 0.53 30\n",
" Instruction 0.79 0.73 0.76 30\n",
" Legal 0.88 0.93 0.90 30\n",
" Opinion 0.66 0.63 0.64 30\n",
" Personal 0.58 0.83 0.68 30\n",
" Poetic 0.92 0.80 0.86 30\n",
" Propaganda 0.69 0.60 0.64 30\n",
" Report 0.96 0.73 0.83 30\n",
" Reporting 0.44 0.50 0.47 30\n",
" Reviews 0.93 0.93 0.93 30\n",
" Specialist 0.76 0.97 0.85 30\n",
"\n",
" accuracy 0.74 540\n",
" macro avg 0.75 0.74 0.74 540\n",
"weighted avg 0.75 0.74 0.74 540\n",
"\n",
"\n",
"--- TEST RESULTS ---\n",
"Accuracy : 0.7759\n",
"Macro F1 : 0.7722\n",
"Weighted F1 : 0.7722\n",
"\n",
"Per-Category Report:\n",
" precision recall f1-score support\n",
"\n",
" Academic 0.60 0.70 0.65 30\n",
" Appell 0.97 0.97 0.97 30\n",
" Commercial 0.73 0.90 0.81 30\n",
" Emotive 0.77 0.77 0.77 30\n",
" Fictive 0.75 0.60 0.67 30\n",
" Flippant 0.78 0.70 0.74 30\n",
" Informal 0.75 0.90 0.82 30\n",
" Information 0.65 0.37 0.47 30\n",
" Instruction 0.89 0.83 0.86 30\n",
" Legal 0.93 0.93 0.93 30\n",
" Opinion 0.64 0.70 0.67 30\n",
" Personal 0.59 0.63 0.61 30\n",
" Poetic 0.93 0.93 0.93 30\n",
" Propaganda 0.94 0.57 0.71 30\n",
" Report 0.96 0.87 0.91 30\n",
" Reporting 0.61 0.67 0.63 30\n",
" Reviews 0.97 0.97 0.97 30\n",
" Specialist 0.67 0.97 0.79 30\n",
"\n",
" accuracy 0.78 540\n",
" macro avg 0.79 0.78 0.77 540\n",
"weighted avg 0.79 0.78 0.77 540\n",
"\n",
"\n",
"======================================================================\n",
"Model: LinearSVM\n",
"======================================================================\n",
"\n",
"--- VALIDATION RESULTS ---\n",
"Accuracy : 0.7741\n",
"Macro F1 : 0.7701\n",
"Weighted F1 : 0.7701\n",
"\n",
"Per-Category Report:\n",
" precision recall f1-score support\n",
"\n",
" Academic 0.64 0.60 0.62 30\n",
" Appell 0.97 1.00 0.98 30\n",
" Commercial 0.63 0.73 0.68 30\n",
" Emotive 0.71 0.90 0.79 30\n",
" Fictive 0.82 0.77 0.79 30\n",
" Flippant 0.82 0.77 0.79 30\n",
" Informal 0.88 0.73 0.80 30\n",
" Information 0.78 0.47 0.58 30\n",
" Instruction 0.79 0.77 0.78 30\n",
" Legal 0.81 0.97 0.88 30\n",
" Opinion 0.73 0.63 0.68 30\n",
" Personal 0.71 0.73 0.72 30\n",
" Poetic 0.90 0.87 0.88 30\n",
" Propaganda 0.60 0.70 0.65 30\n",
" Report 0.96 0.83 0.89 30\n",
" Reporting 0.60 0.50 0.55 30\n",
" Reviews 0.91 0.97 0.94 30\n",
" Specialist 0.75 1.00 0.86 30\n",
"\n",
" accuracy 0.77 540\n",
" macro avg 0.78 0.77 0.77 540\n",
"weighted avg 0.78 0.77 0.77 540\n",
"\n",
"\n",
"--- TEST RESULTS ---\n",
"Accuracy : 0.8148\n",
"Macro F1 : 0.8087\n",
"Weighted F1 : 0.8087\n",
"\n",
"Per-Category Report:\n",
" precision recall f1-score support\n",
"\n",
" Academic 0.68 0.77 0.72 30\n",
" Appell 0.94 1.00 0.97 30\n",
" Commercial 0.77 0.90 0.83 30\n",
" Emotive 0.77 0.80 0.79 30\n",
" Fictive 0.80 0.67 0.73 30\n",
" Flippant 0.72 0.77 0.74 30\n",
" Informal 0.76 0.93 0.84 30\n",
" Information 0.71 0.40 0.51 30\n",
" Instruction 0.93 0.87 0.90 30\n",
" Legal 0.86 1.00 0.92 30\n",
" Opinion 0.79 0.77 0.78 30\n",
" Personal 0.67 0.53 0.59 30\n",
" Poetic 0.97 0.93 0.95 30\n",
" Propaganda 0.92 0.73 0.81 30\n",
" Report 0.97 0.93 0.95 30\n",
" Reporting 0.91 0.70 0.79 30\n",
" Reviews 0.86 1.00 0.92 30\n",
" Specialist 0.71 0.97 0.82 30\n",
"\n",
" accuracy 0.81 540\n",
" macro avg 0.82 0.81 0.81 540\n",
"weighted avg 0.82 0.81 0.81 540\n",
"\n",
"\n",
"======================================================================\n",
"Model: SigmoidSVM\n",
"======================================================================\n",
"\n",
"--- VALIDATION RESULTS ---\n",
"Accuracy : 0.7630\n",
"Macro F1 : 0.7611\n",
"Weighted F1 : 0.7611\n",
"\n",
"Per-Category Report:\n",
" precision recall f1-score support\n",
"\n",
" Academic 0.62 0.60 0.61 30\n",
" Appell 1.00 1.00 1.00 30\n",
" Commercial 0.62 0.80 0.70 30\n",
" Emotive 0.66 0.83 0.74 30\n",
" Fictive 0.83 0.83 0.83 30\n",
" Flippant 0.82 0.77 0.79 30\n",
" Informal 0.86 0.60 0.71 30\n",
" Information 0.74 0.47 0.57 30\n",
" Instruction 0.80 0.80 0.80 30\n",
" Legal 0.85 0.93 0.89 30\n",
" Opinion 0.67 0.60 0.63 30\n",
" Personal 0.61 0.83 0.70 30\n",
" Poetic 1.00 0.80 0.89 30\n",
" Propaganda 0.71 0.67 0.69 30\n",
" Report 0.96 0.80 0.87 30\n",
" Reporting 0.48 0.47 0.47 30\n",
" Reviews 0.94 0.97 0.95 30\n",
" Specialist 0.76 0.97 0.85 30\n",
"\n",
" accuracy 0.76 540\n",
" macro avg 0.77 0.76 0.76 540\n",
"weighted avg 0.77 0.76 0.76 540\n",
"\n",
"\n",
"--- TEST RESULTS ---\n",
"Accuracy : 0.7944\n",
"Macro F1 : 0.7903\n",
"Weighted F1 : 0.7903\n",
"\n",
"Per-Category Report:\n",
" precision recall f1-score support\n",
"\n",
" Academic 0.62 0.70 0.66 30\n",
" Appell 0.97 1.00 0.98 30\n",
" Commercial 0.71 0.90 0.79 30\n",
" Emotive 0.74 0.77 0.75 30\n",
" Fictive 0.75 0.70 0.72 30\n",
" Flippant 0.78 0.70 0.74 30\n",
" Informal 0.84 0.90 0.87 30\n",
" Information 0.63 0.40 0.49 30\n",
" Instruction 0.93 0.90 0.92 30\n",
" Legal 0.91 0.97 0.94 30\n",
" Opinion 0.70 0.77 0.73 30\n",
" Personal 0.60 0.60 0.60 30\n",
" Poetic 0.93 0.93 0.93 30\n",
" Propaganda 0.94 0.57 0.71 30\n",
" Report 0.96 0.90 0.93 30\n",
" Reporting 0.67 0.67 0.67 30\n",
" Reviews 0.97 0.97 0.97 30\n",
" Specialist 0.72 0.97 0.83 30\n",
"\n",
" accuracy 0.79 540\n",
" macro avg 0.80 0.79 0.79 540\n",
"weighted avg 0.80 0.79 0.79 540\n",
"\n",
"\n",
"======================================================================\n",
"Model: LR_SigmoidSVM_Ensemble\n",
"======================================================================\n",
"\n",
"--- VALIDATION RESULTS ---\n",
"Accuracy : 0.7667\n",
"Macro F1 : 0.7634\n",
"Weighted F1 : 0.7634\n",
"\n",
"Per-Category Report:\n",
" precision recall f1-score support\n",
"\n",
" Academic 0.64 0.60 0.62 30\n",
" Appell 1.00 1.00 1.00 30\n",
" Commercial 0.59 0.77 0.67 30\n",
" Emotive 0.68 0.83 0.75 30\n",
" Fictive 0.83 0.80 0.81 30\n",
" Flippant 0.82 0.77 0.79 30\n",
" Informal 0.84 0.70 0.76 30\n",
" Information 0.74 0.47 0.57 30\n",
" Instruction 0.80 0.80 0.80 30\n",
" Legal 0.90 0.93 0.92 30\n",
" Opinion 0.63 0.57 0.60 30\n",
" Personal 0.64 0.83 0.72 30\n",
" Poetic 0.96 0.80 0.87 30\n",
" Propaganda 0.66 0.70 0.68 30\n",
" Report 0.90 0.90 0.90 30\n",
" Reporting 0.57 0.43 0.49 30\n",
" Reviews 0.94 0.97 0.95 30\n",
" Specialist 0.76 0.93 0.84 30\n",
"\n",
" accuracy 0.77 540\n",
" macro avg 0.77 0.77 0.76 540\n",
"weighted avg 0.77 0.77 0.76 540\n",
"\n",
"\n",
"--- TEST RESULTS ---\n",
"Accuracy : 0.8056\n",
"Macro F1 : 0.8018\n",
"Weighted F1 : 0.8018\n",
"\n",
"Per-Category Report:\n",
" precision recall f1-score support\n",
"\n",
" Academic 0.60 0.70 0.65 30\n",
" Appell 0.97 1.00 0.98 30\n",
" Commercial 0.73 0.90 0.81 30\n",
" Emotive 0.74 0.77 0.75 30\n",
" Fictive 0.76 0.63 0.69 30\n",
" Flippant 0.79 0.73 0.76 30\n",
" Informal 0.78 0.93 0.85 30\n",
" Information 0.72 0.43 0.54 30\n",
" Instruction 0.93 0.87 0.90 30\n",
" Legal 0.91 0.97 0.94 30\n",
" Opinion 0.70 0.77 0.73 30\n",
" Personal 0.62 0.60 0.61 30\n",
" Poetic 0.93 0.93 0.93 30\n",
" Propaganda 0.92 0.77 0.84 30\n",
" Report 0.97 0.93 0.95 30\n",
" Reporting 0.83 0.63 0.72 30\n",
" Reviews 0.97 1.00 0.98 30\n",
" Specialist 0.72 0.93 0.81 30\n",
"\n",
" accuracy 0.81 540\n",
" macro avg 0.81 0.81 0.80 540\n",
"weighted avg 0.81 0.81 0.80 540\n",
"\n",
"\n",
"======================================================================\n",
"Model: Linear_SigmoidSVM_Ensemble\n",
"======================================================================\n",
"\n",
"--- VALIDATION RESULTS ---\n",
"Accuracy : 0.7667\n",
"Macro F1 : 0.7632\n",
"Weighted F1 : 0.7632\n",
"\n",
"Per-Category Report:\n",
" precision recall f1-score support\n",
"\n",
" Academic 0.67 0.60 0.63 30\n",
" Appell 1.00 1.00 1.00 30\n",
" Commercial 0.59 0.77 0.67 30\n",
" Emotive 0.68 0.83 0.75 30\n",
" Fictive 0.83 0.80 0.81 30\n",
" Flippant 0.82 0.77 0.79 30\n",
" Informal 0.84 0.70 0.76 30\n",
" Information 0.74 0.47 0.57 30\n",
" Instruction 0.80 0.80 0.80 30\n",
" Legal 0.90 0.93 0.92 30\n",
" Opinion 0.63 0.57 0.60 30\n",
" Personal 0.64 0.83 0.72 30\n",
" Poetic 0.96 0.80 0.87 30\n",
" Propaganda 0.66 0.70 0.68 30\n",
" Report 0.87 0.90 0.89 30\n",
" Reporting 0.57 0.43 0.49 30\n",
" Reviews 0.94 0.97 0.95 30\n",
" Specialist 0.76 0.93 0.84 30\n",
"\n",
" accuracy 0.77 540\n",
" macro avg 0.77 0.77 0.76 540\n",
"weighted avg 0.77 0.77 0.76 540\n",
"\n",
"\n",
"--- TEST RESULTS ---\n",
"Accuracy : 0.8148\n",
"Macro F1 : 0.8120\n",
"Weighted F1 : 0.8120\n",
"\n",
"Per-Category Report:\n",
" precision recall f1-score support\n",
"\n",
" Academic 0.61 0.73 0.67 30\n",
" Appell 0.97 1.00 0.98 30\n",
" Commercial 0.75 0.90 0.82 30\n",
" Emotive 0.74 0.77 0.75 30\n",
" Fictive 0.76 0.73 0.75 30\n",
" Flippant 0.81 0.73 0.77 30\n",
" Informal 0.85 0.93 0.89 30\n",
" Information 0.74 0.47 0.57 30\n",
" Instruction 0.93 0.90 0.92 30\n",
" Legal 0.91 0.97 0.94 30\n",
" Opinion 0.72 0.77 0.74 30\n",
" Personal 0.62 0.60 0.61 30\n",
" Poetic 0.93 0.93 0.93 30\n",
" Propaganda 0.92 0.77 0.84 30\n",
" Report 0.97 0.93 0.95 30\n",
" Reporting 0.79 0.63 0.70 30\n",
" Reviews 0.97 1.00 0.98 30\n",
" Specialist 0.73 0.90 0.81 30\n",
"\n",
" accuracy 0.81 540\n",
" macro avg 0.82 0.81 0.81 540\n",
"weighted avg 0.82 0.81 0.81 540\n",
"\n",
"\n",
"======================================================================\n",
"MODEL COMPARISON\n",
"======================================================================\n",
" Model Val Accuracy Val Macro F1 Val Weighted F1 Test Accuracy Test Macro F1 Test Weighted F1 Best\n",
" LogisticRegression 0.750000 0.745324 0.745324 0.794444 0.787696 0.787696 \n",
" SVM_RBF 0.738889 0.738564 0.738564 0.775926 0.772237 0.772237 \n",
" LinearSVM 0.774074 0.770092 0.770092 0.814815 0.808736 0.808736 ✓\n",
" SigmoidSVM 0.762963 0.761065 0.761065 0.794444 0.790296 0.790296 \n",
" LR_SigmoidSVM_Ensemble 0.766667 0.763437 0.763437 0.805556 0.801828 0.801828 \n",
"Linear_SigmoidSVM_Ensemble 0.766667 0.763222 0.763222 0.814815 0.811974 0.811974 \n",
"\n",
"Best Model : LinearSVM\n",
"Best Macro F1 : 0.7701\n",
"\n",
"======================================================================\n",
"FINAL TEST RESULTS — LinearSVM\n",
"======================================================================\n",
"Accuracy : 0.8148\n",
"Macro F1 : 0.8087\n",
"Weighted F1 : 0.8087\n",
"\n",
"Per-Category Report:\n",
" precision recall f1-score support\n",
"\n",
" Academic 0.68 0.77 0.72 30\n",
" Appell 0.94 1.00 0.97 30\n",
" Commercial 0.77 0.90 0.83 30\n",
" Emotive 0.77 0.80 0.79 30\n",
" Fictive 0.80 0.67 0.73 30\n",
" Flippant 0.72 0.77 0.74 30\n",
" Informal 0.76 0.93 0.84 30\n",
" Information 0.71 0.40 0.51 30\n",
" Instruction 0.93 0.87 0.90 30\n",
" Legal 0.86 1.00 0.92 30\n",
" Opinion 0.79 0.77 0.78 30\n",
" Personal 0.67 0.53 0.59 30\n",
" Poetic 0.97 0.93 0.95 30\n",
" Propaganda 0.92 0.73 0.81 30\n",
" Report 0.97 0.93 0.95 30\n",
" Reporting 0.91 0.70 0.79 30\n",
" Reviews 0.86 1.00 0.92 30\n",
" Specialist 0.71 0.97 0.82 30\n",
"\n",
" accuracy 0.81 540\n",
" macro avg 0.82 0.81 0.81 540\n",
"weighted avg 0.82 0.81 0.81 540\n",
"\n"
]
}
],
"source": [
"models = build_models()\n",
"\n",
"best_model= evaluate(\n",
" models,\n",
" X_train,\n",
" X_val,\n",
" X_test,\n",
" y_train,\n",
" y_val,\n",
" y_test\n",
")"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "QnvxvwZTWG3t"
},
"source": [
"# confusion matrix"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 25,
"metadata": {
"colab": {
"base_uri": "https://localhost:8080/",
"height": 1000
},
"executionInfo": {
"elapsed": 2452,
"status": "ok",
"timestamp": 1784402370984,
"user": {
"displayName": "NLP25",
"userId": "17409824914680336037"
},
"user_tz": -180
},
"id": "hXCA3qOEWGeo",
"outputId": "266acff8-4150-45d7-bf3e-a4988ea2ceac"
},
"outputs": [
{
"data": {
"image/png": "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\n",
"text/plain": [
"<Figure size 1400x1200 with 2 Axes>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
}
],
"source": [
"\n",
"def plot_confusion_matrix(model, X_test, y_test, model_name):\n",
"\n",
" test_pred = model.predict(X_test)\n",
"\n",
" cm = confusion_matrix(y_test, test_pred)\n",
"\n",
" labels = sorted(y_test.unique())\n",
"\n",
" plt.figure(figsize=(14, 12))\n",
"\n",
" sns.heatmap(\n",
" cm,\n",
" annot=True,\n",
" fmt=\"d\",\n",
" cmap=\"Blues\",\n",
" xticklabels=labels,\n",
" yticklabels=labels\n",
" )\n",
"\n",
" plt.title(f\"Confusion Matrix — {model_name}\", fontsize=14, pad=15)\n",
" plt.ylabel(\"Actual\", fontsize=12)\n",
" plt.xlabel(\"Predicted\", fontsize=12)\n",
" plt.xticks(rotation=45, ha=\"right\")\n",
" plt.yticks(rotation=0)\n",
" plt.tight_layout()\n",
" plt.show()\n",
"\n",
"# RUN\n",
"plot_confusion_matrix(best_model, X_test, y_test, \"LinearSVM\")"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 26,
"metadata": {
"colab": {
"base_uri": "https://localhost:8080/",
"height": 1000
},
"executionInfo": {
"elapsed": 30023,
"status": "ok",
"timestamp": 1784402401020,
"user": {
"displayName": "NLP25",
"userId": "17409824914680336037"
},
"user_tz": -180
},
"id": "a30uGC5BeWa2",
"outputId": "a8e6827f-7e56-428f-d9d3-0a87d35f490d"
},
"outputs": [
{
"data": {
"image/png": "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\n",
"text/plain": [
"<Figure size 1400x1200 with 2 Axes>"
]
},
"metadata": {},
"output_type": "display_data"
}
],
"source": [
"def plot_confusion_matrix(model, X_test, y_test, model_name):\n",
" test_pred = model.predict(X_test)\n",
" cm = confusion_matrix(y_test, test_pred)\n",
" labels = sorted(y_test.unique())\n",
" plt.figure(figsize=(14, 12))\n",
" sns.heatmap(\n",
" cm,\n",
" annot=True,\n",
" fmt=\"d\",\n",
" cmap=\"Blues\",\n",
" xticklabels=labels,\n",
" yticklabels=labels\n",
" )\n",
" plt.title(f\"Confusion Matrix — {model_name}\", fontsize=14, pad=15)\n",
" plt.ylabel(\"Actual\", fontsize=12)\n",
" plt.xlabel(\"Predicted\", fontsize=12)\n",
" plt.xticks(rotation=45, ha=\"right\")\n",
" plt.yticks(rotation=0)\n",
" plt.tight_layout()\n",
" plt.show()\n",
"\n",
"# بناء النماذج وتدريبها أولاً\n",
"models = build_models()\n",
"\n",
"#linear_model = models[\"LinearSVM\"]\n",
"#linear_model.fit(X_train, y_train)\n",
"\n",
"sigmoid_model = models[\"SigmoidSVM\"]\n",
"sigmoid_model.fit(X_train, y_train)\n",
"\n",
"# الرسم\n",
"#plot_confusion_matrix(linear_model, X_test, y_test, \"LinearSVM\")\n",
"plot_confusion_matrix(sigmoid_model, X_test, y_test, \"SigmoidSVM\")"
]
}
],
"metadata": {
"colab": {
"provenance": []
},
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3 (ipykernel)",
"language": "python",
"name": "python3"
},
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
"version": 3
},
"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.11.6"
}
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 4
}
|