Analyse de sentiments par machine learning / Mohand Tikhemirine (2021) 

Public ISBD Titre : Analyse de sentiments par machine learning Type de document : theses et memoires Auteurs : Mohand Tikhemirine ; Zemouri Hamama ; Dalila Fekrache, Directeur de thèse Editeur : Tizi-Ouzou : U.M.M.T.O Année de publication : 2021 Importance : 68 p. Présentation : ill. Format : 24cm. Note générale : Bibliog Langues : Français Mots-clés : Analyse des sentiments  Réseaux sociaux  Réseaux de neurones  Apprentissage automatique  Apprentissage profond  Machine learning. Résumé : L'analyse de sentiments est un nouveau défi apparu en traitement automatique des langues avec l'avènement des réseaux sociaux sur le WEB. Profitant de la quantité d'information disponible, la recherche et l'industrie se sont mises en quête de moyens pour analyser automatiquement les opinions exprimées dans les textes. Dans ce travail, nous avons proposé un modèle qui permet d'analyser et classifier un ensemble de Tweets (positifs ou négatifs) dans une base de données en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique. En ligne : D:\CD THESES 2021\MAST ELN\TIKHEMIRINE MOHAND; ZEMOURI HAMAMA.PDF Format de la ressource électronique : PDF Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=36456 Analyse de sentiments par machine learning [theses et memoires] / Mohand Tikhemirine ; Zemouri Hamama ; Dalila Fekrache, Directeur de thèse . - Tizi-Ouzou (Tizi-Ouzou) : U.M.M.T.O, 2021 . - 68 p. : ill. ; 24cm. Bibliog Langues : Français Mots-clés : Analyse des sentiments  Réseaux sociaux  Réseaux de neurones  Apprentissage automatique  Apprentissage profond  Machine learning. Résumé : L'analyse de sentiments est un nouveau défi apparu en traitement automatique des langues avec l'avènement des réseaux sociaux sur le WEB. Profitant de la quantité d'information disponible, la recherche et l'industrie se sont mises en quête de moyens pour analyser automatiquement les opinions exprimées dans les textes. Dans ce travail, nous avons proposé un modèle qui permet d'analyser et classifier un ensemble de Tweets (positifs ou négatifs) dans une base de données en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique. En ligne : D:\CD THESES 2021\MAST ELN\TIKHEMIRINE MOHAND; ZEMOURI HAMAMA.PDF Format de la ressource électronique : PDF Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=36456

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MAST.ELN.106-21/1	MAST.ELN.106-21	Mémoires	Magasin de Thèses et Mémoires / FGE	Master en Electronique	Disponible

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