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| Titre : | Génération automatique de texte à l'aide de l'apprentissage automatique en exploitant le modèle GPT2 | | Type de document : | theses et memoires | | Auteurs : | Kamilia Maacha ; Sadi, Directeur de thèse | | Editeur : | Tizi Ouzou : U.M.M.T.O. - F.G.E.I. | | Année de publication : | 2022 | | Importance : | 85 p. | | Présentation : | ill. | | Format : | 30 cm. | | Note générale : | Bibliogr . | | Langues : | Français | | Mots-clés : | Systèmes de génération de texte Apprentissage automatique Deep learning, modèle gpt2 Traitement du langage naturel Approches relatives à la génération de texte. | | Résumé : | La majorité des systèmes de génération automatique de texte sont basés sur l'utilisation de l'apprentissage automatique. La tendence actuelle consiste à s'orienter vers le deep learning, dans ce contexte des rechèrches sont encouragées.
Dans ce mémoire nous focalisons sur la génération automatique de texte en utilisant le modèle Gpt2.
Dans un premier temps, nous définissons l'apprentissage automatique, nous citons ces types, ces algorithmes, les domains de son application. Ensuite, nous présentons le traitement du langage naturel, en spécifiant les niveaux d'analyses du traitement du langage naturel. Ensuite, nous décrivons quelques approches relatives à la génération automatique de texte. Enfin, nous détaillons les grandes étapes utilisées pour la génération du texte, et nous présontons les résultats obtenus. | | En ligne : | D:\CD.THESE.2022\MASTER.INF\MAACHA K..PDF | | Format de la ressource électronique : | PDF | | Permalink : | ./index.php?lvl=notice_display&id=36800 |
Génération automatique de texte à l'aide de l'apprentissage automatique en exploitant le modèle GPT2 [theses et memoires] / Kamilia Maacha ; Sadi, Directeur de thèse . - Tizi Ouzou (Tizi Ouzou) : U.M.M.T.O. - F.G.E.I., 2022 . - 85 p. : ill. ; 30 cm. Bibliogr . Langues : Français | Mots-clés : | Systèmes de génération de texte Apprentissage automatique Deep learning, modèle gpt2 Traitement du langage naturel Approches relatives à la génération de texte. | | Résumé : | La majorité des systèmes de génération automatique de texte sont basés sur l'utilisation de l'apprentissage automatique. La tendence actuelle consiste à s'orienter vers le deep learning, dans ce contexte des rechèrches sont encouragées.
Dans ce mémoire nous focalisons sur la génération automatique de texte en utilisant le modèle Gpt2.
Dans un premier temps, nous définissons l'apprentissage automatique, nous citons ces types, ces algorithmes, les domains de son application. Ensuite, nous présentons le traitement du langage naturel, en spécifiant les niveaux d'analyses du traitement du langage naturel. Ensuite, nous décrivons quelques approches relatives à la génération automatique de texte. Enfin, nous détaillons les grandes étapes utilisées pour la génération du texte, et nous présontons les résultats obtenus. | | En ligne : | D:\CD.THESE.2022\MASTER.INF\MAACHA K..PDF | | Format de la ressource électronique : | PDF | | Permalink : | ./index.php?lvl=notice_display&id=36800 |
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