University Sétif 1 FERHAT ABBAS Faculty of Sciences
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Auteur Abdelaziz Lakhfif |
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Titre : A BERT-based Approach for Implicit Emotion Classification Type de document : texte imprimé Auteurs : linda Dris, Auteur ; amira Messaoudi, Auteur ; Abdelaziz Lakhfif, Directeur de thèse Année de publication : 2023 Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Théorie quantique :Problèmes et exercices
Théorie quantique :HistoireIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : In thisMASTERthesis,wepresenttransformersbasedapproachforthe
detection ofimplicitemotionsintweets.implicitemotiondetectionisa
hardestproblemcomparingtoexplicitemotiondetectiontask.Tothis
goal, weconceivedthedetectionproblemasamulti-labelclassification
problemandweproposedaclassifierbasedontheBERTmodelforthis
task. theresultsofourseveralexprimentsareefficientintermsof
accuracy comparedtothestate-of-the-artresearchworks.Côte titre : MAI/0701 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1PvyAtTl4thr8UZb9aMRZJn53uFG697p0/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : A BERT-based Approach for Implicit Emotion Classification [texte imprimé] / linda Dris, Auteur ; amira Messaoudi, Auteur ; Abdelaziz Lakhfif, Directeur de thèse . - 2023.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Théorie quantique :Problèmes et exercices
Théorie quantique :HistoireIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : In thisMASTERthesis,wepresenttransformersbasedapproachforthe
detection ofimplicitemotionsintweets.implicitemotiondetectionisa
hardestproblemcomparingtoexplicitemotiondetectiontask.Tothis
goal, weconceivedthedetectionproblemasamulti-labelclassification
problemandweproposedaclassifierbasedontheBERTmodelforthis
task. theresultsofourseveralexprimentsareefficientintermsof
accuracy comparedtothestate-of-the-artresearchworks.Côte titre : MAI/0701 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1PvyAtTl4thr8UZb9aMRZJn53uFG697p0/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0701 MAI/0701 Mémoire Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
Disponible
Titre : Détection de Fake News en Arabe : Une approche à base de Deep Learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Ikram Boudjeloud, Auteur ; Narimen Souha Benharkat, Auteur ; Abdelaziz Lakhfif, Directeur de thèse Editeur : Sétif:UFA1 Année de publication : 2023 Importance : 1 vol (79 f .) Format : 29cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Fausses nouvelles
BERTIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : Les fausses nouvelles (fake news) se produisent lorsque des opinions, des histoires, des escroqueries ou des rumeurs sont créés pour ressembler à des actualités ou des informations légitimes. Ils sont présentés de manière à induire délibérément en erreur, tromper et désinformer les gens. Pour faire face à ce fléau, nombreux chercheurs se sont concentré ces dernières années à la détection de ces fausses nouvelles en utilisant des méthodes de traitement du langage naturel et d’algorithmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond dans divers langues existantes. La détection des fausses nouvelles en anglais possède la plus grande part des études, contrairement à la détection des fausses nouvelles en Arabe, qui est encore très limité.
Ce mémoire se concentre sur la détection de fausses nouvelles en Arabe, en se basant sur les nouvelles approches, tel que les approches basées sur les Transformers. Les Transformers sont une architecture de modèles de réseau de neurones largement utilisée dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP) et de l'apprentissage automatique. Le modèle « BERT » qui utilise l’architecture des Transformers est le plus connue. Il a été appliqué avec succès à de nombreuses tâches de traitement du langage naturel, face à son efficacité, plusieurs modèles ont été inspiré par BERT pour le traitement du langage arabe, tel que le modèle AraBERT. Plusieurs recherches ont montré que l'AraBERT nouvellement développé atteignait des performances de pointe sur la plupart des tâches de NLP en arabe testées. A cet effet, dans notre projet, nous utilisons le modèle AraBERT dans notre approche afin de détecter les fausses nouvelles textuelles arabes collectées dans deux ensembles de données (ANS et Covid19 Hybrid Dataset). Nous montrons nos résultats des expérimentations après avoir effectué plusieurs prétraitements, puis nous comparons les résultats obtenus. Enfin nous clôturons avec une conclusion finale.Côte titre : MAI/0723 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1SZVzBa1qDUjyQ7Xn0D9yUzZM-ZBKAAl-/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Détection de Fake News en Arabe : Une approche à base de Deep Learning [texte imprimé] / Ikram Boudjeloud, Auteur ; Narimen Souha Benharkat, Auteur ; Abdelaziz Lakhfif, Directeur de thèse . - [S.l.] : Sétif:UFA1, 2023 . - 1 vol (79 f .) ; 29cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Fausses nouvelles
BERTIndex. décimale : 004 Informatique Résumé : Les fausses nouvelles (fake news) se produisent lorsque des opinions, des histoires, des escroqueries ou des rumeurs sont créés pour ressembler à des actualités ou des informations légitimes. Ils sont présentés de manière à induire délibérément en erreur, tromper et désinformer les gens. Pour faire face à ce fléau, nombreux chercheurs se sont concentré ces dernières années à la détection de ces fausses nouvelles en utilisant des méthodes de traitement du langage naturel et d’algorithmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond dans divers langues existantes. La détection des fausses nouvelles en anglais possède la plus grande part des études, contrairement à la détection des fausses nouvelles en Arabe, qui est encore très limité.
Ce mémoire se concentre sur la détection de fausses nouvelles en Arabe, en se basant sur les nouvelles approches, tel que les approches basées sur les Transformers. Les Transformers sont une architecture de modèles de réseau de neurones largement utilisée dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP) et de l'apprentissage automatique. Le modèle « BERT » qui utilise l’architecture des Transformers est le plus connue. Il a été appliqué avec succès à de nombreuses tâches de traitement du langage naturel, face à son efficacité, plusieurs modèles ont été inspiré par BERT pour le traitement du langage arabe, tel que le modèle AraBERT. Plusieurs recherches ont montré que l'AraBERT nouvellement développé atteignait des performances de pointe sur la plupart des tâches de NLP en arabe testées. A cet effet, dans notre projet, nous utilisons le modèle AraBERT dans notre approche afin de détecter les fausses nouvelles textuelles arabes collectées dans deux ensembles de données (ANS et Covid19 Hybrid Dataset). Nous montrons nos résultats des expérimentations après avoir effectué plusieurs prétraitements, puis nous comparons les résultats obtenus. Enfin nous clôturons avec une conclusion finale.Côte titre : MAI/0723 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1SZVzBa1qDUjyQ7Xn0D9yUzZM-ZBKAAl-/view?usp=drive [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0723 MAI/0723 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible
Titre : Event detection in Twitter Type de document : texte imprimé Auteurs : Aicha Guerras, Auteur ; Sefiane Rayhana, Auteur ; Abdelaziz Lakhfif, Directeur de thèse Année de publication : 2022 Importance : 1 vol (78 f .) Format : 29cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Event detection Index. décimale : 004 Informatique Résumé :
In recent years, event detection task has become an interesting area of research
in the natural language processing community. event detection is
the process of analyzing event flows in order to identifying the event trigger
and classifying it under one of the predefined events types. Therefore, in
this thesis we propose an approach to detect events and use twitter as a
source of our data.
The first phase from our approach was extract tweets form twitter using
REST API, we choose a group of users utilize Modern standard Arabic language
to complete this phase. Then, we applied preprocessing phases such
as cleaning, normalization. after that we applied a set of feature extraction
techniques, TF-IDF and word embedding in preparation for implementing
the classical classifiers and deep learning. The results that we obtained
show the accuracy of our approach.Côte titre : MAI/0610 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1n9YWyLxK7dPxZhaLFOub72xKpWZ9NXHs/view?usp=share [...] Format de la ressource électronique : Event detection in Twitter [texte imprimé] / Aicha Guerras, Auteur ; Sefiane Rayhana, Auteur ; Abdelaziz Lakhfif, Directeur de thèse . - 2022 . - 1 vol (78 f .) ; 29cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Event detection Index. décimale : 004 Informatique Résumé :
In recent years, event detection task has become an interesting area of research
in the natural language processing community. event detection is
the process of analyzing event flows in order to identifying the event trigger
and classifying it under one of the predefined events types. Therefore, in
this thesis we propose an approach to detect events and use twitter as a
source of our data.
The first phase from our approach was extract tweets form twitter using
REST API, we choose a group of users utilize Modern standard Arabic language
to complete this phase. Then, we applied preprocessing phases such
as cleaning, normalization. after that we applied a set of feature extraction
techniques, TF-IDF and word embedding in preparation for implementing
the classical classifiers and deep learning. The results that we obtained
show the accuracy of our approach.Côte titre : MAI/0610 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1n9YWyLxK7dPxZhaLFOub72xKpWZ9NXHs/view?usp=share [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0610 MAI/0610 Mémoire Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
Disponible