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Auteur Sadik Bessou |
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Analyse des sentiments des commentaires en arabe des lecteurs des journaux en lignes / Rania,Aberkane
Titre : Analyse des sentiments des commentaires en arabe des lecteurs des journaux en lignes Type de document : texte imprimé Auteurs : Rania,Aberkane, Auteur ; Sadik Bessou, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2018 Importance : 1 vol (77 f .) Présentation : ill. Format : 29 cm Langues : Français (fre) Langues originales : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Index. décimale : 004 Informatique Côte titre : MAI/0218 Analyse des sentiments des commentaires en arabe des lecteurs des journaux en lignes [texte imprimé] / Rania,Aberkane, Auteur ; Sadik Bessou, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2018 . - 1 vol (77 f .) : ill. ; 29 cm.
Langues : Français (fre) Langues originales : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Index. décimale : 004 Informatique Côte titre : MAI/0218 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0218 MAI/0218 Mémoire Bibliothéque des sciences Français Disponible
DisponibleAPPROCHE POUR L’INDEXATION ET L’UTILISATION DES RESSOURCES PEDAGOGIQUES DANS UN SYSTEME E-LEARNING PERVASIF / Brik ,Mourad
Titre : APPROCHE POUR L’INDEXATION ET L’UTILISATION DES RESSOURCES PEDAGOGIQUES DANS UN SYSTEME E-LEARNING PERVASIF Type de document : texte imprimé Auteurs : Brik ,Mourad, Auteur ; Sadik Bessou, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2021 Importance : 1 vol (96 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Systèmes de recommandation
Sensibilité au contexteIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Le travail présenté dans cette thèse concerne les systèmes de recommandation sensibles au
contexte (CARS), plus précisément nous concentrons sur la détection automatique des
conditions contextuelles (valeurs des facteurs contextuelles) qui influencent le processus de
recommandation. Dans les recherches récentes, l’intégration du contexte dans les applications
de recommandation a été démontrée leur efficacité en générant des items aux utilisateurs non
seulement pertinents mais également convenables à leurs contexte. Tandis que, la sélection des
facteurs de contexte est une tache exigeante en ressources qui nécessite dans la plus part des
cas l’intervention d’un expert de domaine.
Le principale contribution de ce travail de thèse est basée sur l'analyse des comportements
des utilisateurs au sein d’un système de recommandation à base de filtrage collaboratif afin de
deviner les conditions contextuelles relatives à la consommation adéquate des items en utilisant
la matrice des votes générée par les systèmes de recommandation à base de filtrage collaboratif.
Un profil d'utilisateur qui englobe à la fois les données concernant les utilisateurs et les données
de contexte a été proposé dans ce travail. Nous proposons aussi une méthode de modélisation
de contexte à base de règles sémantiques qui se penche sur l'analyse de comportement des
utilisateurs. Nous avons appliqué cette proposition dans le domaine de l'éducation dans lequel
nous avons conçu un outil permettant la création des objets d'apprentissages. Ce système vise Ã
améliorer la tâche de production des objets d'apprentissage (création, révision, édition…) en
offrant un environnement collaboratif grâce aux technologies fournies par les systèmes de
filtrage collaboratifs ainsi que l’analyse des comportements des utilisateurs pour améliorer le
processus de recommandation dans les environnements pervasifs.
La prise en compte du contexte pour la génération de recommandations futures adopte
l’approche pré-filtrage contextuel avec une méthode probabiliste (Naïve Bayes), qui permet la
génération des items personnalisés avant que les recommandations soient faites.
Un test a été mené sur des utilisateurs réels montre que l’approche sémantique proposée est
promoteur pour ce genre de contexte.Côte titre : DI/0067 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1dTbBpVFDTbS_2r20_z2KY3iYdlYgTjpt/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : APPROCHE POUR L’INDEXATION ET L’UTILISATION DES RESSOURCES PEDAGOGIQUES DANS UN SYSTEME E-LEARNING PERVASIF [texte imprimé] / Brik ,Mourad, Auteur ; Sadik Bessou, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2021 . - 1 vol (96 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Systèmes de recommandation
Sensibilité au contexteIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Le travail présenté dans cette thèse concerne les systèmes de recommandation sensibles au
contexte (CARS), plus précisément nous concentrons sur la détection automatique des
conditions contextuelles (valeurs des facteurs contextuelles) qui influencent le processus de
recommandation. Dans les recherches récentes, l’intégration du contexte dans les applications
de recommandation a été démontrée leur efficacité en générant des items aux utilisateurs non
seulement pertinents mais également convenables à leurs contexte. Tandis que, la sélection des
facteurs de contexte est une tache exigeante en ressources qui nécessite dans la plus part des
cas l’intervention d’un expert de domaine.
Le principale contribution de ce travail de thèse est basée sur l'analyse des comportements
des utilisateurs au sein d’un système de recommandation à base de filtrage collaboratif afin de
deviner les conditions contextuelles relatives à la consommation adéquate des items en utilisant
la matrice des votes générée par les systèmes de recommandation à base de filtrage collaboratif.
Un profil d'utilisateur qui englobe à la fois les données concernant les utilisateurs et les données
de contexte a été proposé dans ce travail. Nous proposons aussi une méthode de modélisation
de contexte à base de règles sémantiques qui se penche sur l'analyse de comportement des
utilisateurs. Nous avons appliqué cette proposition dans le domaine de l'éducation dans lequel
nous avons conçu un outil permettant la création des objets d'apprentissages. Ce système vise Ã
améliorer la tâche de production des objets d'apprentissage (création, révision, édition…) en
offrant un environnement collaboratif grâce aux technologies fournies par les systèmes de
filtrage collaboratifs ainsi que l’analyse des comportements des utilisateurs pour améliorer le
processus de recommandation dans les environnements pervasifs.
La prise en compte du contexte pour la génération de recommandations futures adopte
l’approche pré-filtrage contextuel avec une méthode probabiliste (Naïve Bayes), qui permet la
génération des items personnalisés avant que les recommandations soient faites.
Un test a été mené sur des utilisateurs réels montre que l’approche sémantique proposée est
promoteur pour ce genre de contexte.Côte titre : DI/0067 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1dTbBpVFDTbS_2r20_z2KY3iYdlYgTjpt/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité DI/0067 DI/0067 Thèse Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible
Titre : Arabic Sentiments Analysis Using Machine Learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Hamza,Hiba, Auteur ; Sadik Bessou, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2021 Importance : 1 vol (57 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Analyse des sentiments
Langue arabe
Traitement du langage naturelIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
L’analyse des sentiments est une tâche de traitement du langage naturel qui a récemment
attiré une attention croissante, en particulier dans les entreprises, le marketing et les politiques,
où l’analyse des sentiments donne une idée complète de ce que les gens aiment et
n’aiment pas, et de leur sentiment envers les produits, les idées, services, etc. L’analyse des
sentiments est apparue après la prolifération des services de réseaux sociaux comme Facebook,
Twitter, Youtube, des plateformes de blogs et des forums où les internautes peuvent
partager facilement leurs pensées et leurs points de vue via ces plateformes où une quantité
massive de données est générée quotidiennement. Cependant, les recherches sur l’analyse
des sentiments ont été principalement menées pour la langue anglaise. Bien que l’arabe devienne
l’une des langues les plus utilisées sur Internet, seules quelques études se sont jusqu’Ã
présent concentrées sur l’analyse des sentiments en arabe.
Dans cette thèse, nous présentons les détails de la collecte d’un grand ensemble de don–nées
"corpus" des commentaires et des publications en langue arabe provenant de plateformes de
médias sociaux. Les techniques utilisées pour le prétraitement de l’ensemble de données collectées
sont expliquées. Nous présentons nos trois classes : positive, négative et neutre.
Nous avons proposé et évalué plusieurs méthodes d’apprentissage automatique pour classer
les commentaires: Machine à Vecteurs de Support, Régression Logistique, Forêt Aléatoire et
Bayes Naïves. Et un modèle N-gram a été proposé où les documents sont classés sur la base
de: unigrammes, bigramset trigrammes.Les meilleurs résultats de la précision que nous avons
obtenue de mot en utilisant Tfidfvectorizer unigrammes était 88.26% avec le classificateur
Forêt Aléatoire, et Les meilleurs précisions de caractère 87.42% en utilisant Countvectorize
avec le classificateur Régression Logistique en utilisant trigrammmes.Côte titre : MAI/0478 En ligne : https://drive.google.com/file/d/18DpQVRvHdHXDmaMYF3Kqmmk5JD2UbPGi/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Arabic Sentiments Analysis Using Machine Learning [texte imprimé] / Hamza,Hiba, Auteur ; Sadik Bessou, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2021 . - 1 vol (57 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Analyse des sentiments
Langue arabe
Traitement du langage naturelIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
L’analyse des sentiments est une tâche de traitement du langage naturel qui a récemment
attiré une attention croissante, en particulier dans les entreprises, le marketing et les politiques,
où l’analyse des sentiments donne une idée complète de ce que les gens aiment et
n’aiment pas, et de leur sentiment envers les produits, les idées, services, etc. L’analyse des
sentiments est apparue après la prolifération des services de réseaux sociaux comme Facebook,
Twitter, Youtube, des plateformes de blogs et des forums où les internautes peuvent
partager facilement leurs pensées et leurs points de vue via ces plateformes où une quantité
massive de données est générée quotidiennement. Cependant, les recherches sur l’analyse
des sentiments ont été principalement menées pour la langue anglaise. Bien que l’arabe devienne
l’une des langues les plus utilisées sur Internet, seules quelques études se sont jusqu’Ã
présent concentrées sur l’analyse des sentiments en arabe.
Dans cette thèse, nous présentons les détails de la collecte d’un grand ensemble de don–nées
"corpus" des commentaires et des publications en langue arabe provenant de plateformes de
médias sociaux. Les techniques utilisées pour le prétraitement de l’ensemble de données collectées
sont expliquées. Nous présentons nos trois classes : positive, négative et neutre.
Nous avons proposé et évalué plusieurs méthodes d’apprentissage automatique pour classer
les commentaires: Machine à Vecteurs de Support, Régression Logistique, Forêt Aléatoire et
Bayes Naïves. Et un modèle N-gram a été proposé où les documents sont classés sur la base
de: unigrammes, bigramset trigrammes.Les meilleurs résultats de la précision que nous avons
obtenue de mot en utilisant Tfidfvectorizer unigrammes était 88.26% avec le classificateur
Forêt Aléatoire, et Les meilleurs précisions de caractère 87.42% en utilisant Countvectorize
avec le classificateur Régression Logistique en utilisant trigrammmes.Côte titre : MAI/0478 En ligne : https://drive.google.com/file/d/18DpQVRvHdHXDmaMYF3Kqmmk5JD2UbPGi/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0478 MAI/0478 Mémoire Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
Disponible
Titre : Arabic Subjective Sentiment Analysis Using Machine Learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Besma Mokrane Ghadir, Auteur ; Aouatif Bouchareb, Auteur ; Sadik Bessou, Directeur de thèse Année de publication : 2022 Importance : 1 vol (6 1f .) Format : 29cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Informatique Index. décimale : 004 Informatique Résumé :
Sentiment analysis has gotten a lot of attention in the recent decade because of the
benefits it may give in several fields, including politics, social sciences, marketing and
economics... because social networks are now full of texts in which Internet users express
themselves on a variety of topics and their opinions are important in making decisions in
many of these fields.
Unfortunately, most of the resources and systems developed in this field are designed
for English and other European languages, and sentiment analysis in the Arabic language
has only recently begun to be researched and developed, and progress is slow compared
to research in English and other languages.
In this work, we will make our mark in the field of Arabic sentiment analysis using
machine learning by doing several experiments on the effect of using word and character
grams with different N-grams (unigram, bigram, trigram and 4-gram) and different vectorizer
(CountVectorizer and Tfidfvectorizer), and see how the outcome will change also
we used in all our experiment five of ML algorithms (SVM, NB, LR, RF, DT).
We applied our experiments on two sets of data that were about Twitter comments
and restaurant reviews, categorized into three groups, positive, negative, and neutral, and
containing 23 414 comments.
After we did all the experiments on our data and saw all the results, we came to the
conclusion that the algorithm of Logistic Regression gave us the best result with wordgram
and char-gram which we reached accuracy 90% and 91% respectively and the best
n-gram was the bigram for the word-gram and the trigram for the char-gram and the best
vectorizer was TfidfVectorizer.Côte titre : MAI/0694 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1yxnHJoZ6uOlD5yqlcNIKtVEfZd1oUeLI/view?usp=share [...] Format de la ressource électronique : Arabic Subjective Sentiment Analysis Using Machine Learning [texte imprimé] / Besma Mokrane Ghadir, Auteur ; Aouatif Bouchareb, Auteur ; Sadik Bessou, Directeur de thèse . - 2022 . - 1 vol (6 1f .) ; 29cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Informatique Index. décimale : 004 Informatique Résumé :
Sentiment analysis has gotten a lot of attention in the recent decade because of the
benefits it may give in several fields, including politics, social sciences, marketing and
economics... because social networks are now full of texts in which Internet users express
themselves on a variety of topics and their opinions are important in making decisions in
many of these fields.
Unfortunately, most of the resources and systems developed in this field are designed
for English and other European languages, and sentiment analysis in the Arabic language
has only recently begun to be researched and developed, and progress is slow compared
to research in English and other languages.
In this work, we will make our mark in the field of Arabic sentiment analysis using
machine learning by doing several experiments on the effect of using word and character
grams with different N-grams (unigram, bigram, trigram and 4-gram) and different vectorizer
(CountVectorizer and Tfidfvectorizer), and see how the outcome will change also
we used in all our experiment five of ML algorithms (SVM, NB, LR, RF, DT).
We applied our experiments on two sets of data that were about Twitter comments
and restaurant reviews, categorized into three groups, positive, negative, and neutral, and
containing 23 414 comments.
After we did all the experiments on our data and saw all the results, we came to the
conclusion that the algorithm of Logistic Regression gave us the best result with wordgram
and char-gram which we reached accuracy 90% and 91% respectively and the best
n-gram was the bigram for the word-gram and the trigram for the char-gram and the best
vectorizer was TfidfVectorizer.Côte titre : MAI/0694 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1yxnHJoZ6uOlD5yqlcNIKtVEfZd1oUeLI/view?usp=share [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0694 MAI/0694 Mémoire Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
DisponibleAuthor profiling for Algerian social media users in Modern standard Arabic and Algerian dialect / Khenafi, Amani
Titre : Author profiling for Algerian social media users in Modern standard Arabic and Algerian dialect Type de document : texte imprimé Auteurs : Khenafi, Amani, Auteur ; Sadik Bessou, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2020 Importance : 1 vol (57 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Le profilage d’auteur
Classification du texte
Traitement du langage naturel
Arabe
IdentificationIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Le profilage d’auteur est un type de technique de classification du texte qui est utilisé pour identifier
les attributs d’un auteur en examinant son texte écrit. Récemment, le profilage des auteurs est
devenu un sujet très important en raison de ses applications potentielles dans les domaines de la
criminalistique, sécurité, marketing, etc.
A cet effet, un corpus contenant des données Twitter et Facebook a été construit, il se compose
de 13598 documents couvrant les langues Arabe standard et dialecte Algérien. En outre, nous proposons
un certain nombre de caractéristiques BOW basées sur la fréquence des mots et caractères,
ainsi que certaines techniques de traitement du langage naturel. Les résultats de la combinaison
des caractéristiques uni-grams et bi-grams indiquent des performances globales élevées. Le système
proposé a obtenu des précisions de classification de 74%, 62% et 61% pour le genre, âge et degré
d’influence respectivement, en utilisant les classificateurs Support Vector Machines et Stochastic
Gradient Descent.Côte titre : MAI/0395 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1ZP85FHZL0DUV2uVprgK4I7E5aVuq_RYV/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Author profiling for Algerian social media users in Modern standard Arabic and Algerian dialect [texte imprimé] / Khenafi, Amani, Auteur ; Sadik Bessou, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2020 . - 1 vol (57 f .) ; 29 cm.
Langues : Français (fre)
Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Le profilage d’auteur
Classification du texte
Traitement du langage naturel
Arabe
IdentificationIndex. décimale : 004 - Informatique Résumé :
Le profilage d’auteur est un type de technique de classification du texte qui est utilisé pour identifier
les attributs d’un auteur en examinant son texte écrit. Récemment, le profilage des auteurs est
devenu un sujet très important en raison de ses applications potentielles dans les domaines de la
criminalistique, sécurité, marketing, etc.
A cet effet, un corpus contenant des données Twitter et Facebook a été construit, il se compose
de 13598 documents couvrant les langues Arabe standard et dialecte Algérien. En outre, nous proposons
un certain nombre de caractéristiques BOW basées sur la fréquence des mots et caractères,
ainsi que certaines techniques de traitement du langage naturel. Les résultats de la combinaison
des caractéristiques uni-grams et bi-grams indiquent des performances globales élevées. Le système
proposé a obtenu des précisions de classification de 74%, 62% et 61% pour le genre, âge et degré
d’influence respectivement, en utilisant les classificateurs Support Vector Machines et Stochastic
Gradient Descent.Côte titre : MAI/0395 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1ZP85FHZL0DUV2uVprgK4I7E5aVuq_RYV/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAI/0395 MAI/0395 Mémoire Bibliothéque des sciences Anglais Disponible
DisponiblePermalinkComplexité lexicale des textes Arabes par les techniques d’apprentissage automatique / Chenni,Ghozlene
PermalinkConception et Implémentation d’Architectures Modulaires et Hiérarchiques en Reconnaissance Biométrique / Regouid,Meryem
PermalinkConception et réalisation d'une application multi-plateforme pour la gestion numérique de l'Ecole (e-school) / Khadidja Barkat
PermalinkContribution au niveau de l’approche indirecte à base de transfert dans la traduction automatique / Sadik Bessou
PermalinkContribution au niveau de l’approche indirecte à base de transfert dans la traduction automatique / Sadik Bessou
PermalinkPermalinkPermalinkImplémentation d’une application d’identification de langue dialectale ou pérenne pour les textes arabes / Sarri,Racha
PermalinkPermalink