| Titre : | Deep learning-based sentiment analysis of Algerian-Arabic short texts |
| Auteurs : | Adel Abdelli, Auteur ; Fayçal Guerrouf, Directeur de thèse |
| Type de document : | Monographie imprimée |
| Editeur : | Biskra [Algérie] : Faculté des Sciences Exactes et des Sciences de la Nature et de la Vie, Université Mohamed Khider, 2018 |
| Format : | 1 vol. (69 p.) / 30 cm |
| Langues: | Français |
| Mots-clés: | Analyse des sentiments,Apprentissage profond,Word2vec,Apprentissage automatique,Traitement automatique de langage. |
| Résumé : |
Après l'apparition du web 2.0, et prolifération rapide des services de réseaux sociaux tels que Facebook, Twitter et Youtube, l'analyse des sentiments a pris une place énorme dans le domaine du traitement du langage naturel (TLN), ou de nos jours la recherche sur l'analyse des sentiments est appliquée dans diverses applications telles que le marketing et la politique. De nombreux chercheurs ont travaillés sur l'analyse des sentiments Arabes et les dialectes Arabes, mais peu d'entre eux ont concentrés sur l'Arabe Algérien. Dans ce travail on a proposée une approche d'apprentissage profond pour l'analyse des sentiments, précisément les réseaux de neurones récurrents, qui aborde à la fois l'Arabe standard moderne (MSA) et l'Arabe Algérien vernaculaire utilisé dans les réseaux sociaux, ou on propose notre jeu de données (data set) annotè manuellement, et aussi notre modèle de Word2Vec, et le corpus utilisé pour entrainer le Word2Vec. |
| Sommaire : |
1.Analyse des sentiments 2.Apprentissage profond 3.Conception de système 4.Implémentation |
Disponibilité (1)
| Cote | Support | Localisation | Statut |
|---|---|---|---|
| MINF/407 | Mémoire master | bibliothèque sciences exactes | Consultable |
