quranic search v2
1.0.0
Das Abrufen von Informationen aus dem Heiligen Koran ist ein wichtiges Feld für Koranwissenschaftler, muslimische Forscher und arabische Enthusiasten im Allgemeinen. Es gibt zwei beliebte Arten von Koran-Suchtechniken: lexikalische oder keyword-basierte und semantische oder konzeptbasierte Aufgabe, insbesondere in einem komplexen Korpus wie dem Heiligen Koran. Quranic Search steht für lexikalische und semantische Suche im Heiligen Koran.
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Die koranische Suche wurde entwickelt, um allen Menschen, insbesondere den Muslimen, zu helfen, mit dem Heiligen Koran einfacher und schneller umzugehen, und es ihnen ermöglicht, im Heiligen Koran nach bestimmten Versen zu suchen, durch ein Schlüsselwort oder ein konzeptionelles Thema.
Der Heilige Koran gilt als Hauptverweis auf ungefähr 1,6 Milliarden Muslime auf der ganzen Welt und als die führende Ressource für klassische arabische Sprache. Muslime sowie Nicht-Muslime müssen nach bestimmten Informationen aus dem Heiligen Koran suchen oder Verse abrufen, die ein bestimmtes Thema diskutieren, beispielsweise verschiedene Themen zu diskutieren. Ethik, islamisches Recht, Ehe- und Familienrecht, Geldtransaktionen, Moral und die Beziehung zwischen Islam/Muslimen und anderen Weltreligionen.
Wenn Sie eine lexikalische Suche durchführen:
Wenn Sie eine semantische Suche durchführen:
Die in diesem Projekt verwendeten Tools.
| Werkzeug | Beschreibung | |
|---|---|---|
 | Visual Studio -Code | Ide |
 | React.js | Frontend -Framework |
 | Django | LEXICAL SECKENTRAGE RAGEWERK |
 | Flasche | Semantische Such -API -Backend -Framework |
 | Gensim | Themenmodellierung (Word2VEC, KeyedVektoren) |
 | Sqlite3 | Für die Heilige Korandatenbank |
quranic-search-v2
├── README.md < - This top-level README for this project
├── LICENSE
├── assets
│ ├── screenshots < - Screenshots from the project
│ └── tools < - Used tools in the project
├── backend
│ ├── api
│ │ ├── lexical
│ │ │ ├── api/ < - Lexical Django project with settings
│ │ │ ├── db/ < - Used databases in the project
│ │ │ ├── search/ < - Search application (static, templates, models, serializers, urls, views, tests, ..etc)
│ │ │ ├── db.sqlite3 < - Migrated database
│ │ │ ├── manage.py < - A command-line utility to interact with this Django project
│ │ │ └── requirements.txt < - All needed for installing the lexical search API
│ │ └── semantic
│ │ ├── data
│ │ │ ├── external/ < - Data from third-party sources
│ │ │ └── processed/ < - The final, canonical data sets for modeling
│ │ ├── models/ < - Trained and serialized models, model predictions, or model summaries
│ │ ├── notebooks/ < - All Jupyter notebooks
│ │ ├── src < - Source code for use in this project
│ │ │ ├── __init__.py < - Makes src a Python module
│ │ │ └── models < - Scripts to train models and then use trained models to make predictions
│ │ │ ├── pooling.py < - Pooling algorithms for sentence embeddings
│ │ │ ├── predict.py < - Resources of the semantic search API
│ │ │ ├── preprocess.py < - The frequent preprocessing methods
│ │ │ └── semantic_methods.py < - The semantic (word/sentence) search methods
│ │ ├── app.py < - The Flask application (entry point)
│ │ └── requirements.txt < - All needed for installing the semantic search API
│ └── run.sh < - Bootstrapping script to run the APIs
├── frontend
│ ├── node_modules < - Node.js modules
│ ├── public
│ │ ├── fonts < - Fonts used in the project
│ │ │ ├── amiri/
│ │ │ └── kufi/
│ │ ├── images
│ │ │ └── quran-logo.png
│ │ ├── 404.html
│ │ ├── index.html
│ │ ├── manifest.json
│ │ └── robots.txt
│ ├── src
│ │ ├── components < - React components
│ │ │ ├── HomeForm
│ │ │ │ ├── HomeForm.css
│ │ │ │ └── HomeForm.js
│ │ │ ├── Navbar/
│ │ │ ├── ResultsForm/
│ │ │ └── Verse/
│ │ ├── containers < - React containers/pages
│ │ │ ├── About
│ │ │ │ ├── About.css
│ │ │ │ └── About.js
│ │ │ ├── Bookmarks/
│ │ │ ├── Home/
│ │ │ └── Results/
│ │ ├── App.css < - CSS for the application
│ │ ├── App.js < - The application file
│ │ ├── App.test.js < - The application file for testing
│ │ ├── index.css < - CSS for the root (entire application)
│ │ ├── index.js < - The root application file
│ │ ├── reportWebVitals.js < - WebVitals reporting script
│ │ └── setupTests.js < - Setup script for testing
│ ├── package-lock.json < - Used to install dependencies
│ └── package.json < - Used to install dependencies
├── .github
│ └── workflows < - GitHub Actions workflows
│ ├── django.yml
│ └── node.js.yml
└── .gitignoreIn diesem Projekt werden neben den zu ausgeführten Anforderungen (Backend/Frontend) mehrere vorgebrachte Modelle verwendet. Sie können mit den Helfer -Skripten beginnen, um ein Lichtmodell herunterzuladen und alle Anforderungen zu installieren, bevor Sie ausgeführt werden:
sh scripts/start.shgit clone https://github.com/ahr9n/quranic-search-v2.git
cd quranic-search-v2? Alle Befehle müssen in der Wurzel des Projekts ausgeführt werden.
sh scripts/run.shhttp://localhost:3000? Jetzt bist du gut zu gehen!
? Beachten Sie, dass alle Server im Hintergrund mit den Skripten ausgeführt werden müssen, damit Sie alle mit dem folgenden Befehl schließen können:
sh scripts/down.shOmar Shamkh | Ahmad Almaghraby | Ahmad Abdulrahman | Abd El-Twab M. Fakhry | Ahmad Ateya |
Lizenziert unter der GPL-V3-Lizenz.
