Étude comparative de classifieurs pour les textes arabes / Fatiha Charef

Public ISBD Titre : Étude comparative de classifieurs pour les textes arabes Type de document : texte manuscrit Auteurs : Fatiha Charef, Auteur ; Youcef Ouinten, Directeur de thèse Editeur : Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique Année de publication : 2016 Importance : 79p. Format : 30cm. Accompagnement : 1 disque optique numérique (CD-ROM) Note générale : Option : Informatique Répartie et Mobile Langues : Français (fre) Catégories : THESES :10 informatique Mots-clés : Classification automatique  Light Stemming  Stemming  SVM Résumé : La généralisation de l'utilisation de l'Internet et des Technologies de l'Information et de la Communication (TIC) a engendré une quantité d'informations textuelles phénoménales. Pour permettre une bonne exploitation de cette masse d'information, la classification au- tomatique de textes constitue un des traitements les plus importants car elle permet un accès plus rapide à l'information classée. Dans le cas de textes arabes la particularité de cette langue qui réside dans sa richesse morphologique entraine des difficultés supplémen- taires dans son traitement. Ainsi, nous avons mené une étude comparative de différentes approches de représentation de textes Bag of Words, Light Stemming et le Stemming, elle vise à tester les performances et l'efficacité du classifieur Support Vector Machines(SVM) sur les textes arabes. note de thèses : Thèse de magister en informatique Étude comparative de classifieurs pour les textes arabes [texte manuscrit] / Fatiha Charef, Auteur ; Youcef Ouinten, Directeur de thèse . - Laghouat : Université Amar Telidji - Département d'informatique, 2016 . - 79p. ; 30cm. + 1 disque optique numérique (CD-ROM). Option : Informatique Répartie et Mobile Langues : Français (fre) Catégories : THESES :10 informatique Mots-clés : Classification automatique  Light Stemming  Stemming  SVM Résumé : La généralisation de l'utilisation de l'Internet et des Technologies de l'Information et de la Communication (TIC) a engendré une quantité d'informations textuelles phénoménales. Pour permettre une bonne exploitation de cette masse d'information, la classification au- tomatique de textes constitue un des traitements les plus importants car elle permet un accès plus rapide à l'information classée. Dans le cas de textes arabes la particularité de cette langue qui réside dans sa richesse morphologique entraine des difficultés supplémen- taires dans son traitement. Ainsi, nous avons mené une étude comparative de différentes approches de représentation de textes Bag of Words, Light Stemming et le Stemming, elle vise à tester les performances et l'efficacité du classifieur Support Vector Machines(SVM) sur les textes arabes. note de thèses : Thèse de magister en informatique

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Thd 10-22	Thd 10-22	Thése	BIBLIOTHEQUE DE FACULTE DES SCIENCES	théses (sci)	Disponible
thpg 10-01	thpg 10-01	Thése	SALLE DES THESES bibliothèque centrale	théses en informatique	Disponible

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