@Article{, title={Classifying Texts of Twitter Data Using a Modified Fuzzy Logic Method}, author={Lecturer Dr. Hayder Mahmood Salman and Asst. Lect.Mohammed A. Jaleel Shannen}, journal={Journal Of AL-Turath University College مجلة كلية التراث الجامعة}, volume={2}, number={30}, pages={69-81}, year={2020}, abstract={AbstractSocial media are a modern web-based application for communication between humans. People share their interests and activities with these Applications. Twitter is a social media site, where people communicate through tweets. People publish their tweets on their profile and send their followers to express their thoughts and opinions about events in this world. In this research, a modified fuzzy logic method to disband text classification problem. The Inputs for this classification system are a set of features extracted from a tweet and the output of this system is a decision of classification for a tweet, which is a degree of correlation for each tweet to an appointed event where the degree of relevance to the desired event if it irrelevant or relevant. The results compared with the keyword search method and the previous fuzzy logic based method based on terms of correction rate and incremental rate. In the incremental rate, the proposed system is able to extract tweets more than a previous fuzzy logic based method, where in dataset 1 the number of the tweets that extracted by the proposed system is 154tweets but the number of the tweets that extracted by the other one are 98 and 141. The correction rate of the proposed system is (98.7) but the correction rate of this methods are (97.9) and (95.7).Keywords: Social media; text classification; fuzzy logic.

الخلاصة تقدم وسائل التواصل الاجتماعي معلومات وفيرة لدراسة سلوكيات الناس وافكارهم وآرائهم حول ما يدور في العالم مثل الأمور السياسية والاقتصادية والكوارث الطبيعية وغيرها. من المهم دراسة وتحليل العلاقة بين الاحداث التي تؤثر على الانسان ووسائل التواصل الاجتماعي. تستخدم هذه الدراسة بيانات تويتر المرتبطة بأعصار ساندي لتصنيف النص. وبما أن النصوص التي يتم جمعها تحتوي على بيانات مختلفة لأحداث مختلفة، نحتاج إلى تصنيف البيانات التي لها علاقة بإعصار ساندي. في هذا العمل أستخدمنا طريقة محسنة يستند إلى المنطق الضبابي لحل مشكلة تصنيف النص. المدخلات لهذا النظام هي مجموعة من الميزات التي يتم استخلاصها من كل تغريده. الناتج هو مدى ارتباط كل رسالة إلى ساندي. يتم تصميم مجموعة من القواعد غير الواضحة ويتم الجمع بين طرق مختلفة للتشخيص من أجل الحصول على نتائج التصنيف المطلوبة. نحن نقوم بمقارنة النتائج المستخلصة مع دراسة سابقة استخدمت المنطق الضبابي لتصنيف رسائل تويتر المتعلقة بأعصار ساندي ونقارق بين نتائجها ونتائج طريقة البحث عن الكلمات الرئيسية المعروفة من حيث معدل التصحيح والكمية. تظهر النتيجة أن هذه الطريقة المحسنة هي أكثر ملائمة لتصنيف رسائل تويتر من طريقة الكلمات الرئيسية والنهج القائم على المنطق الضبابي.} }