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dc.contributor.authorGhribi, Asma-
dc.contributor.authorLimani, Fatma-
dc.date.accessioned2021-11-22T11:34:16Z-
dc.date.available2021-11-22T11:34:16Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.urihttp://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/13100-
dc.descriptionill., Bibliogr.fr_FR
dc.description.abstractAu cours des dernières années, un grand nombre de personnes ont été attirées par les plateformes de médias sociaux comme Facebook, Twitter et Reddit. La plupart d'entre eux utilisent ces moyens pour exprimer leurs sentiments, leurs croyances et leurs opinions. Par conséquent, notre travail vise à utiliser le potentiel de plateforme Reddit pour résoudre l'un des plus grands problèmes de santé mentale, c'est le calcul de degré de la dépression, sous-domaine de la détection précoce de dépression grâce à l'analyse des sentiments. Notre étude est basée sur une tentative de répondre à un questionnaire du l’inventaire de dépression de beck (BDI) de 21 questions pour chaque utilisateur. Nous avons développé deux modèles différents (CNN et la combinaison de l’Auto-encoder et CNN) dérivés de l'apprentissage en profondeur en utilisant une technique statistique pour calculer le degré de la dépression. Nos résultats finaux ont été évalués à la fin de ce mémoire et comparés aux travaux précédents. Mots clé : Reddit, calcul de degré de la dépression, la détection précoce, analyse des sentiments, questionnaire du l’inventaire de dépression de beck (BDI), apprentissage en profondeur, CNN, Auto-encoder.fr_FR
dc.language.isofrfr_FR
dc.publisherUniversité Blida 1fr_FR
dc.subjectRedditfr_FR
dc.subjectcalcul de degré de la dépressionfr_FR
dc.subjectla détection précocefr_FR
dc.subjectanalyse des sentimentsfr_FR
dc.subjectquestionnaire du l’inventaire de dépression de beck (BDI)fr_FR
dc.subjectapprentissage en profondeurfr_FR
dc.subjectCNNfr_FR
dc.subjectAuto-encoderfr_FR
dc.titleLa proposition d’un nouveau modèle pour calculer le degré de la dépression à partir des réseaux sociauxfr_FR
dc.typeThesisfr_FR
Collection(s) :Mémoires de Master

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