0引言近期,国际反恐形势严峻。极端组织伊斯兰国(ISIS)扩张迅速,利用互联网,借助英语、阿拉伯语等语言,在宗教外衣下广泛传播极端恐怖主义思想、招募新成员、并加紧向境内制造、蛊惑和煽动暴恐活动,对我国国家安全和政治稳定产生重大威胁。快速甄别获取的阿拉伯语文本资料,成为当前反恐情报部门的一个难题。单一的人工判读、甄别阿语文本资料的方式,已无法满足反恐工作的需求。而目前在反恐和情报领域,国内对于阿拉伯语自然语言处理和涉恐预测分类的学术成果甚少。鉴于此,本文将阿拉伯语涉恐文本作为探讨对象,详细介绍针对阿拉伯语的自然语言处理措施和流程,并最终给出面向阿拉伯语的涉恐文本研判模型,以期帮助情报人员更简捷、快速的识别和挖掘出涉恐文本,为后续反恐工作提供基础。1阿拉伯语涉恐文本研判模型架构本文基于非结构化文本挖掘和改进的随机森林分类算法,提出一个阿拉伯语涉恐文本研判模型,研判流程分3个部分:(1)阿拉伯语自然语言处理。通过公开、秘密等方式搜集各种形式的阿拉伯语文本资料,将其存入文本数据仓库,并对文本进行预处理,处理流程包括结构解析、分词、词项规范化、构建向量空间模型(VS......(论文页数是：6页) ，阿拉伯语论文题目，阿拉伯语论文网站 |
