Vers l’élaboration d’une Approche Contextuelle Pour l’Indexation Automatique Des Textes Arabes Non Structurés

Abstract

Devant l'augmentation énorme du volume de documents arabe sur Internet, e-mail, les bibliothèques numériques, Ce changement révolutionnaire présente de grands défis, l'accès aux données d'une façon précise et rapide devient très difficile. La catégorisation manuelle des textes dans ce cas est très difficile même s'il est possible elle infect l'efficacité, la rapidité et le coût. Pour cela il est donc nécessaire de développer des programmes de catégorisation automatique pour aider les utilisateurs à rechercher de l'information d'une manière plus efficace voire mieux ciblée. Dans ce projet, nous présentons le développement d'une approche contextuelle pour l'indexation automatique de textes arabes non structurés en utilisant la pondération TF-IDF. Nous utilisons un corpus de trois catégories puis catégorisent les documents dans ces trois et les ordonnent en fonction du document recherché. Tout cela est évalué en utilisant les modèles "KNN" "SVM" qui nous donne les meilleurs résultats. Mots clés: TALA : traitement automatique de la langue arabe, indexation automatique, apprentissage automatique supervisé, le modèle "KNN", le modèle "SVM".