Publication: Proposing NLP algorithms for shariah screening platform (SHARSP)
dc.contributor.affiliation | #PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE# | en_US |
dc.contributor.author | Marhanum Che Mohd Salleh | en_US |
dc.contributor.supervisor | Rizal Mohd Nor, Ph.D | en_US |
dc.contributor.supervisor | Adamu Abubakar Ibrahim, Ph.D | en_US |
dc.date.accessioned | 2024-10-08T07:43:03Z | |
dc.date.available | 2024-10-08T07:43:03Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.description.abstract | This research proposes an algorithm for Shariah Screening Platform to assist Shariah decision making process in the Islamic Financial Industry. It is designed based on mixed methodology approach which involves both quantitative as well as qualitative method for data collection and analysis. Qualitative approach is first done by collecting sample of bank product proposal and guidelines from the Central Bank of Malaysia for similarity algorithm development. The first test of similarity is done using Levenshtein Distance. Given the algorithm written in Python, this research tests two different sets of text data where the first one is sample of Tawarruq product proposal (query) with Tawarruq policy document (corpus) and the second set is the same Tawarruq proposal (query) with Shariah Governance Policy Document as corpus. A suitable algorithm is built for document similarity analysis using Python programming language. Two measures of similarity is adopted which are Levenshtein Distance and FuzzyWuzzy Package to compare two strings document. These algorithms then are used to develop a Shariah Screening Platform named as SHARSP. The second stage is quantitative approach where data is collected through online structured survey distributed among industry practitioners to observe their view on the proposed Shariah Screening Platform. Based on Technology Acceptance Model (TAM) and Technology Readiness Index (TRI) as a measurement tool and multiple regression analysis, majority of the respondents were in view that the proposed SHARSP is useful, and they were prone towards the industry innovation. Overall, outputs of this research are significant to Islamic financial industry in proposing new technology for document screening. It would also add to the existing literatures on Islamic finance especially in the adoption of NLP technology. Keywords: Shariah Screening Platform, Islamic Financial Industry, TAM, TRI, NLP | en_US |
dc.description.abstractarabic | يقترح هذا البحث خوارزمية لمنصة فحص الشريعة للمساعدة في عملية صنع القرار الموافق للشريعة في الصناعة المالية الإسلامية. تم تصميم الخوارزمية باستخدام المنهجية المختلطة التي تتضمن طريقة كمية ونوعية لجميع البيانات وتحليلها. تم أولا استخدام النهج النوعى من خلال جمع عينه من اقتراح المنتج المصرفي والإرشادات من البنك المركزي في ماليزيا لتطوير خوارزمية التشابه. حيث يتم إجراء االختبار الأول للتشابه باستخدام مسافة ليفنشتاين Distance Levenshtein. بالنظر إلى الخوارزمية المكتوبة في Python، فإن هذا البحث يختبر مجموعتني مختلفتني من بيانات النص حيث تكون الأولى عينة من مقترح منتج التوارق )الاستعلام) مع وثيقة سياسة التوارق (الموسوعة)، والمجموعة الثانية هي نفس مقترح التوارق )الاستعلام) مع وثيقة سياسة حوكمة الشريعة كمصطلح .تام إنشاء خوارزمية مناسبة لتحليل تشابه الوثائق باستخدام لغة البرمجة Python. حيث تام اعتماد قياسين المتشابه هما مسافة ليفنشتاين وحزمة FuzzyWuzzy لمقارنة وثيقتني نصيتني. واستخدمت هذه الخوارزميات بعد ذلك لتطوير منصة فحص الشريعة بإسمSHARSP)) أما المرحلة الثانية فهي استخدام النهج الكمي ، حيث تام جمع البيانات من خلال استبيان منظم عرب الإنترنت ثم توزيعه بين ممارسي الصناعة لمراقبة آرائهم حول منصة فحص الشريعة المقترحة. وبناء على نموذج قبول ًالتكنولوجيا (TAM ) ومؤشر استعداد التكنولوجيا (TRI) كأداة قياس وتحليل الانحدار المتعدد، كانت آراء غالبية المستجيبين أن منصة SHARSP المقترحة مفيدة، وكانوا يميلون للابتكار في الصناعة. و بشكل عام، تعتبر هذا البحث مهمة لصناعة ًالتمويل الإسلامي في اقتراح تكنولوجيا جديدة لفحص الوثائق.كما أهنا ستسهم أيضا في الأدبيات الحالية حول االتمويل الإسلامي خاصة في اعتماد تكنولوجيا معالجة اللغة الطبيعية (NLP) الكلمات المفتاحية: منصة الفحص الشرعي، الصناعة المالية الإسلامية، TAM، TRI،NLP | en_US |
dc.description.callnumber | et QA 76.9 N38 M331P 2023 | |
dc.description.cpsemail | cps2u@iium.edu.my | en_US |
dc.description.degreelevel | Master | |
dc.description.email | marhanum@iium.edu.my | en_US |
dc.description.funder | SELF-SPONSORED(STAFF/STAFF DEPENDENTS DISCOUNT) | |
dc.description.identifier | Thesis : Proposing NLP algorithms for shariah screening platform (SHARSP) / by Marhanum binti Che Mohd Salleh | en_US |
dc.description.identity | G1927874Marhanumchemohdsalleh | en_US |
dc.description.kulliyah | Kulliyyah of Information and Communication Technology | en_US |
dc.description.nationality | Malaysian | en_US |
dc.description.notes | Thesis (MSC)--International Islamic University Malaysia, 2023. | en_US |
dc.description.physicaldescription | 1 online resource (xviii, 74 leaves) ; color illustrations. | en_US |
dc.description.programme | Master of Computing | en_US |
dc.holds | Open-access | |
dc.identifier.uri | https://studentrepo.iium.edu.my/handle/123456789/9640 | |
dc.language.iso | en | en_US |
dc.publisher | Kuala Lumpur : Kulliyyah of Information and Communication Technology, International Islamic University Malaysia, 2023 | en_US |
dc.rights | OWNED BY STUDENT | |
dc.subject.lcsh | Natural language processing (Computer science) | |
dc.subject.lcsh | Algorithms | |
dc.subject.lcsh | Finance, Islamic -- Management | |
dc.title | Proposing NLP algorithms for shariah screening platform (SHARSP) | en_US |
dc.type | Master Thesis | en_US |
dspace.entity.type | Publication |
Files
Original bundle
1 - 1 of 1
Loading...
- Name:
- G1927874Marhanumchemohdsalleh_SEC.pdf
- Size:
- 12.55 MB
- Format:
- Adobe Portable Document Format
- Description:
- Full text