Muhammad Mohsin, Kashif n Ayesha, Muhammad Kamran Quran Hadith Classifier

Товарная группа: Компьютерные технологии

Наш сервис сравнения цен ShopLiga.Ru - подбирает для вас самые лучшие и актуальные цены на товары от проверенных продавцов из различных регионов России. Предлагаемая продукция отличается высоким качеством, и пользуются большой популярностью. Мы стараемся поддерживать самые актуальные цены на товары, размещаем детальные технические характеристики, статьи с рекомендациями и отзывами покупателей о продукции и размещенных магазинах.

Muhammad Mohsin, Kashif n Ayesha, Muhammad Kamran Quran Hadith Classifier - можно купить на официальном сайте нашего партнера ozon.ru. Также, на сайте доступно подробное описание и существует возможность ознакомиться с полным каталогом товаров. В интернет-магазине ozon.ru помогут оформить заказ и обсудят возможную доставку на дом.

Лучшая цена в магазине:

8 914 руб.

ПОСМОТРЕТЬ

Наличие на складеТоропитесь, товар заканчивается на складе!
Сегодня его купили 11 раз
Доставка Россия Самовывоз, курьерская доставка, почта России, EMS, ТК
Способы оплаты наличный расчет, безналичный расчет, Webmoney, Яндекс.Деньги

This study explore the implementation of the Urdu text searching methodology to search the Quran and associated Prophet Muhammad (PBUH) Hadiths (using different books of hadiths) related to the input from the user. Urdu Quran and Hadith Classifier is a research-based application developed for Urdu based searching technology and information transfer. Its objective is to search the related Verses of Quran from plain Urdu text. It is an accommodating tool for all the Muslim to search about any topic from Quran and their related Hadith. It will also help the Muslim to know the history of Surah's to understand the underlying principle of Quran. The application takes Urdu Unicode text from the user as an input, amends it according to the methodology and searches the Verses and related Hadith. To carry out this transformation, the System has to go through a series of steps. These steps are tokenization of input text, Generation of stems, Apply Bigram-Model, Frequency assignment and search Verses and Hadith. Present method adopts Bigram-Model which is used for text search.