Université Blida 1

Détection du Langage Agressif dans les Posts des Utilisateurs sur les Réseaux Sociaux

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dc.contributor.author Zerrouki, Hammeme
dc.contributor.author Hamdad, Adel
dc.date.accessioned 2020-12-02T09:40:15Z
dc.date.available 2020-12-02T09:40:15Z
dc.date.issued 2020-09-24
dc.identifier.uri http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/7121
dc.description ill., Bibliogr. fr_FR
dc.description.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. fr_FR
dc.language.iso fr fr_FR
dc.publisher Université Blida 1 fr_FR
dc.subject Analyse des Réseaux Sociaux fr_FR
dc.subject Détection de Langage Abusif fr_FR
dc.subject Classification Automatique fr_FR
dc.subject Apprentissage Automatique fr_FR
dc.subject Apprentissage Profond fr_FR
dc.title Détection du Langage Agressif dans les Posts des Utilisateurs sur les Réseaux Sociaux fr_FR
dc.type Thesis fr_FR


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