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dc.contributor.author |
Zerrouki, Hammeme |
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dc.contributor.author |
Hamdad, Adel |
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dc.date.accessioned |
2020-12-02T09:40:15Z |
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dc.date.available |
2020-12-02T09:40:15Z |
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dc.date.issued |
2020-09-24 |
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dc.identifier.uri |
http://di.univ-blida.dz:8080/jspui/handle/123456789/7121 |
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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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