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Title: Détection du Langage Agressif dans les Posts des Utilisateurs sur les Réseaux Sociaux
Authors: Zerrouki, Hammeme
Hamdad, Adel
Keywords: Analyse des Réseaux Sociaux
Détection de Langage Abusif
Classification Automatique
Apprentissage Automatique
Apprentissage Profond
Issue Date: 24-Sep-2020
Publisher: Université Blida 1
Abstract: Les réseaux sociaux représentent aujourd’hui un moyen de communication incontournable. Cependant, ils peuvent également être une source fiable pour diffuser les nouvelles et de la propagande dans le monde dans différentes langues, notamment la langue Anglaise. En effet, certains utilisateurs créent actuellement des comptes pour diffuser des contenus abusifs. En effet, ce langage abusif est interdit et la détection automatique d’un tel langage est un défi majeur à surmonter. Notre recherche suggère l'un des programmes de base du traitement automatique de la langue. Dans ce travail nous avons utilisé l’apprentissage automatique et profond afin de proposer un programme de détection automatique de langage abusif dans les postes en langue Anglaise sur Twitter. La solution proposée permet de détecter et de classifier un poste abusif selon cinq différents algorithmes et l’analyse des résultats obtenus sur un Dataset constitué à partir d’un scrapping sur Twitternous a permisde déterminer l’algorithme le plus précis selon f-score et la complexité temporelle. Mots Clés : Analyse des Réseaux Sociaux, Détection de Langage Abusif, Classification Automatique, Apprentissage Automatique, Apprentissage Profond.
Description: ill., Bibliogr.
URI: http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/7121
Appears in Collections:Mémoires de Master

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