Titre :	Analyse des sentiments dans les microblogs
Type de document :	theses et memoires
Auteurs :	Mouloud HABCHI ; Louaguenouni Nadia ; Mohammed Nabil Amirouche, Directeur de thèse
Editeur :	Tizi Ouzou : UMMTO.FGEI
Année de publication :	2016
Importance :	84 p.
Présentation :	ill.
Format :	30 cm.
Note générale :	Bibliogr.
Langues :	Français
Mots-clés :	Temps réel  Twitrratr  Net Beans.
Résumé :	La fouille d'opinion est un domaine d'études vaste et qui se développe très rapidement. Il permet de faciliter et améliorer la vie quotidienne en analysant et en classifiant les sentiments des internautes. Au cours de notre travail, nous nous sommes intéressés à ce domaine et plus particulièrement au domaine de la fouille d'opinion sur les Tweets. Et à la fin nous avons pu concevoir et réaliser une application qui permet d'analyser les messages sur twitter basée sur une approche statistique en utilisant le classifieur naïf bayes qui est entrainé sur un corpus de tweets annotés positifs et négatifs. Ce classifieur se révèle efficace pour la tâche d’analyse des sentiments et qui est facile à intégrer. Notre application permet d’extraire des tweets, les analyser et les classifier en trois polarités (Positives, Négatives et Neutres).
En ligne :	D:\CD.TH .2016\MASTER INF\HABCHI M; LOUAGUENOUNI N..PDF
Format de la ressource électronique :	PDF
Permalink :	./index.php?lvl=notice_display&id=30845

Analyse des sentiments dans les microblogs [theses et memoires] / Mouloud HABCHI ; Louaguenouni Nadia ; Mohammed Nabil Amirouche, Directeur de thèse . - Tizi Ouzou (Tizi Ouzou) : UMMTO.FGEI, 2016 . - 84 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr.
Langues : Français

Mots-clés :	Temps réel  Twitrratr  Net Beans.
Résumé :	La fouille d'opinion est un domaine d'études vaste et qui se développe très rapidement. Il permet de faciliter et améliorer la vie quotidienne en analysant et en classifiant les sentiments des internautes. Au cours de notre travail, nous nous sommes intéressés à ce domaine et plus particulièrement au domaine de la fouille d'opinion sur les Tweets. Et à la fin nous avons pu concevoir et réaliser une application qui permet d'analyser les messages sur twitter basée sur une approche statistique en utilisant le classifieur naïf bayes qui est entrainé sur un corpus de tweets annotés positifs et négatifs. Ce classifieur se révèle efficace pour la tâche d’analyse des sentiments et qui est facile à intégrer. Notre application permet d’extraire des tweets, les analyser et les classifier en trois polarités (Positives, Négatives et Neutres).
En ligne :	D:\CD.TH .2016\MASTER INF\HABCHI M; LOUAGUENOUNI N..PDF
Format de la ressource électronique :	PDF
Permalink :	./index.php?lvl=notice_display&id=30845