| Titre : | Utilisation des techniques de Deep Learning pour l'extraction des concepts à partir des documents textuels |
| Auteurs : | Nacira BERRI, Auteur ; Belkacem Abdelli, 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, 2019 |
| Format : | 1 vol. (56 p.) / ill. / 29 cm |
| Langues: | Français |
| Mots-clés: | L'apprentissage profond,Traitement du langage naturel,Les documents textuelles. |
| Résumé : |
La plupart des études se sont concentrées sur l'extraction de données, en particulier du fait de la croissance rapide du nombre de documents, qui contiennent de gros volumes d'informations dans des bases de données textuelles composées de vastes collections de documents provenant de sources telles que des livres, des articles et des documents de recherche. Avec un grand nombre de ces documents, il est difficile mais nécessaire d’organiser automatiquement les documents en catégories afin de faciliter leur extraction et leur analyse ultérieure. Cela a conduit à l'utilisation de l'apprentissage profond dans ces études, cette dernière a dépassé son entrée dans plusieurs domaines. Compte tenu des multiples langues dans lesquelles les documents textuels sont écrits, nous pouvons combiner l'apprentissage profond avec un traitement ce qu'on appelle le traitement du langage naturel. |
| Sommaire : |
Introduction générale.......................................................................................... 10 a. Contexte .............................................................................................................. 11 b. Objectifs .............................................................................................................. 11 c. Organisation du mémoire ..................................................................................... 12 Chapitre 01 L’apprentissage profond et le traitement de langage naturel ..... 13 1.1 Introduction .................................................................................................... 14 1.2 L’apprentissage profond ................................................................................. 14 1.2.1 Définition ....................................................................................................... 14 1.2.2 L’apprentissage profond et l’apprentissage automatique ................................. 15 1.2.3.1 L’apprentissage automatique ................................................................. 15 1.2.3.1.a Apprentissage supervisé ................................................................... 15 1.2.3.1.b Apprentissage non supervisé ............................................................ 16 1.2.3.2 La différence entre l’apprentissage profond et l’apprentissage automatique ......................................................................................................... 16 1.2.3.3 L'importance de l’apprentissage profond............................................... 17 1.2.3 Objectif de l’apprentissage profond ................................................................ 17 1.2.4 Principe de fonctionnement ............................................................................ 18 1.2.5 Modèles d’apprentissage profond ................................................................... 20 1.2.6 Domaines d’application [31] .......................................................................... 20 1.2.7 Avantages de l’apprentissage profond ............................................................ 21 1.2.8 Limites de l’apprentissage profond ................................................................. 21 1.3 Le traitement du langage naturel ..................................................................... 21 1.3.1 Définition ....................................................................................................... 21 1.3.2 Classification de traitement de langage naturel ............................................... 22 1.3.3 Taches de traitement du langage naturel ......................................................... 23 1.3.4 Objectif .......................................................................................................... 25 1.3.5 Domaines d’application du NLP ..................................................................... 25 1.4 L’apprentissage profond et le traitement de langage naturel ............................ 26 1.4.1 Le traitement du langage naturel classique ..................................................... 26 1.4.2 Le traitement du langage naturel avec l’apprentissage profond ....................... 26 1.4.3 Les algorithmes de l’apprentissage profond avec le NLP ............................... 27 1.5 Travaux Connexes .......................................................................................... 27 1.5.1 Classification automatique de textes ............................................................... 28 1.5.2 Analyse de sentiments .................................................................................... 28 1.6 Conclusion ..................................................................................................... 28 Chapitre 02 Analyse de données textuelles. ....................................................... 29 2.1 Introduction .................................................................................................... 30 2.2 Concepts de base ............................................................................................ 30 2.2.1 Données structurées........................................................................................ 30 2.2.2 Données non structurées ................................................................................. 30 2.2.3 Données textuelles ......................................................................................... 31 2.3 Domaines d’application .................................................................................. 31 2.4 Problème d’analyse de données textuelles ...................................................... 31 2.5 Les opérations principales d’analyse de données textuelles ............................. 32 2.5.1 Collecte des données textuelles ...................................................................... 32 2.5.2 Le prétraitement du texte ................................................................................ 32 2.5.2.1 Qu'est-ce que le prétraitement du texte? ................................................. 32 2.5.2.2 Les opérations du prétraitement ............................................................. 32 2.5.3 La représentation du texte............................................................................... 34 2.5.3.1 Méthodes standard ................................................................................. 34 2.5.3.2 Word Embedding................................................................................... 35 2.6 Niveaux d’analyse de texte ............................................................................. 35 2.6.1 L’analyse syntaxique ...................................................................................... 35 2.6.2 L’analyse sémantique ..................................................................................... 36 2.6.3 L’analyse pragmatique ................................................................................... 36 2.7 Conclusion ..................................................................................................... 36 Chapitre 03 Conception du système ................................................................... 37 3.1 Introduction .................................................................................................... 38 3.2 Conception globale ......................................................................................... 38 3.2.1 Architecture générale ..................................................................................... 38 3.3 Conception détaillée ....................................................................................... 39 3.3.1 Architecture détaillée ..................................................................................... 39 3.3.2 Explication ..................................................................................................... 40 3.4 Conclusion ..................................................................................................... 44 Chapitre 04 Implémentation .............................................................................. 45 4.1 Introduction .................................................................................................... 46 4.2 Chois du langage de programmation ............................................................... 46 4.3 L’environnement de développement ............................................................... 47 4.3.2 Les étapes de la création du modèle ................................................................ 48 4.4 Présentation de la fenêtre d’application .......................................................... 50 4.5 Conclusion ..................................................................................................... 50 4.6 Annexes ......................................................................................................... 51 Conclusion générale ............................................................................................ 53 Références ............................................................................................................ 54 |
Disponibilité (1)
| Cote | Support | Localisation | Statut |
|---|---|---|---|
| MINF/426 | Mémoire master | bibliothèque sciences exactes | Consultable |
