Université Blida 1

Détection automatique des sentiments dans les réseaux sociaux

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dc.contributor.author Debbih, Mohamed Islem
dc.date.accessioned 2022-01-30T09:31:36Z
dc.date.available 2022-01-30T09:31:36Z
dc.date.issued 2021-09
dc.identifier.uri http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/14019
dc.description ill., Bibliogr. fr_FR
dc.description.abstract Ce 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 embedding fr_FR
dc.language.iso fr fr_FR
dc.publisher Université Blida 1 fr_FR
dc.subject apprentissage profond fr_FR
dc.subject analyse des sentiments fr_FR
dc.subject dialecte algérien fr_FR
dc.subject word embedding fr_FR
dc.title Détection automatique des sentiments dans les réseaux sociaux fr_FR
dc.type Thesis fr_FR


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