@Article{, title={Personality Distinguish Based on Text Messages Using Machine Learning تمييز الشخصية بالاعتماد على الرسائل النصية باستخدام التعلم الآلي}, author={Zainab Hama Namdar زينب حمه نامدار and Suhad Malallah Kadham سهاد مال الله خلف and Khalil lbrahim Ghathwan خليل ابراهيم غثوان}, journal={Iraqi Journal of Science and Technology المجلة العراقية للعلوم والتكنولوجيا}, volume={11}, number={2}, pages={81-88}, year={2020}, abstract={Day after day, the number of users of text messages on social media is growing, knowing that, the impersonation on these sites is also growing, and often the identity of the sender is indistinguishable. In order to get rid of blackmail and threats and protect the users of these sites by recognizing text messages dialogues, this paper is therefore an attempt to identify the individual through personal message dialogues. The text selection method is used and its classification performance is verified using six machine learning methods (Random Forest, Decision Tree(J48), KNN, Logistic Regression, Naive Bayes, and SGD). The results showed that the Decision Tree and Random Forest outperformed other classification methods with a precision of about 99%.

يومًا بعد يوم، يتزايد عدد مستخدمي الرسائل النصية على وسائل التواصل الاجتماعي، مع العلم أن انتحال الهوية على هذه المواقع يتزايد أيضًا، وغالبًا ما يتعذر تمييز هوية المرسل. من أجل التخلص من الابتزاز والتهديدات وحماية مستخدمي هذه المواقع من خلال التعرف على حوارات الرسائل النصية، فإن هذه الورقة هي محاولة للتعرف على الفرد من خلال حوارات الرسائل الشخصية. استخدمت طريقة اختيار النص والتحقق من أداء التصنيف باستخدام ستة طرق للتعلم الآلي هي الغابة العشوائية وشجرة القرار(J48) وKNN والانحدار اللوجستي وساذج بايز و(SGD). اظهرت النتائج طريقتي شجرة القرار والغابة العشوائية التي تم إجراؤهما تميزتا على طرق التصنيف الأخرى بدقة تصل إلى حوالي 99٪.} }