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dc.contributor.authorDebbih, Mohamed Islem-
dc.date.accessioned2022-01-30T09:31:36Z-
dc.date.available2022-01-30T09:31:36Z-
dc.date.issued2021-09-
dc.identifier.urihttp://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/14019-
dc.descriptionill., Bibliogr.fr_FR
dc.description.abstractCe mémoire porte sur l’analyse des sentiments des commentraies sur les réseaux sociaux en particulier sur la classification supervisée binaire de données issues des pages de marques algériennes sur Facebook. Une des difficultés majeures lors de l’exploration de telles données par des méthodes d’apprentissage supervisées est de posséder un jeu de données suffisant en nombre d’exemples pour l’entraînement des modèles notamment dialecte. En effet, il est généralement nécessaire de catégoriser les données manuellement avant de réaliser l’étape d’apprentissage. La taille importante des jeux de données rend cette tâche de catégorisation très coûteuse. Ce travail présente un outil d’analyse de sentiments des commentraie écrits en dialecte algérien et anglais. Cet outil est fondé sur une approche de deep learning. Les résultats obtenus pour le diaelcte sont encourageants. Mots clés : apprentissage profond, analyse des sentiments, dialecte algérien, word embeddingfr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherUniversité Blida 1fr_FR
dc.subjectapprentissage profondfr_FR
dc.subjectanalyse des sentimentsfr_FR
dc.subjectdialecte algérienfr_FR
dc.subjectword embeddingfr_FR
dc.titleDétection automatique des sentiments dans les réseaux sociauxfr_FR
dc.typeThesisfr_FR
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