Indizierung und Filterung arabischer Dokumente mithilfe von Ontologie und MAS

Für die semantische Indizierung arabischer Dokumente bauen wir eine neue Ontologie (SchemNet) auf, die auf arabischen Schemata und ihren Bedeutungen sowie der Kombination der Inhalte von Arabic WordNet (AWN) und Arabic VerbNet (AVN) basiert. Dann verwenden wir diese Ontologie zum Filtern von Dokumenten, um die relevanten Dokumente zu finden, die den Benutzeranfragen entsprechen. Obwohl der Indizierungsprozess auf der Stemming-Phase basiert, haben die derzeit verfügbaren Lösungen bewiesen, dass dieser Schritt bei der Verarbeitung einer großen Datenmenge sehr viel Zeit in Anspruch nimmt. Soweit wir wissen, gibt es keine Arbeiten, die sich mit diesem Problem befassen und insbesondere durch den Einsatz von Agenten den Indizierungsprozess von arabischen Dokumenten verbessern. Unser Ziel ist die Indizierung arabischer Dokumente auf der Grundlage des Multi-Agenten-Systems, um den Indizierungsprozess unter dem Aspekt der Zeitverarbeitung zu verbessern.