Réalisation d'une application semi-automatique d'annotation d'un corpus de tweets en dialecte algérien / Benbouda, mounir  

Public ISBD Titre : Réalisation d'une application semi-automatique d'annotation d'un corpus de tweets en dialecte algérien Type de document : texte imprimé Auteurs : Benbouda, mounir ; BENZINE, M, Directeur de thèse Année de publication : 2017 Importance : 1 vol (45f.) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Génie Logiciel application semi-automatique Opinion Mining Dialecte Algérien Algorithmes Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Résumé Le domaine de l'analyse de sentiment a suscité un intérêt croissant ces dernières années, pour toutes les applications pratiques qu'il a eues, la large diffusion des réseaux sociaux et des microblogs ont donné aux gens, partout dans le monde, une plate-forme publique pour partager leurs opinions sur divers sujets. Ces opinions présentent une ressource sans précédent pour les individus et les entreprises de recueillir des critiques précieuses sur leurs produits ou sur l'opinion publique en général. Il y a eu beaucoup de projets dans le domaine de l'analyse du sentiment et de l'extraction des opinions, mais la majorité ne couvre pas les différents dialectes, Les caractéristiques uniques du dialecte algérien rendent impossible l'utilisation d'algorithmes développés pour l'arabe standard pour classer les textes écrits dans ce dialecte particulier. Nous avons développé une application qui rassemble Tweets écrit en dialecte algérien et les annote en utilisant les différents algorithmes de classification dans le but d’extrait les opinions des Algériens sur différents sujets. Note de contenu : Table de matières Introduction générale.............................................................................................................. 7 1). Etat de l’art (Analyse des sentiments).............................................................................. 9 1.1 Introduction ................................................................................................................... 9 1.2 Les applications d’analyse des sentiments................................................................. 10 1.3 Recherche sur l’analyse des sentiments..................................................................... 10 1. 3.1 Les différents niveaux d’analyse ....................................................................... 11 1.3.2 NLP (analyse du langage naturelle).................................................................... 11 1.4 Le problème d’analyse des sentiments....................................................................... 12 1.4.1 Définition du problème ........................................................................................ 12 1.4.2 Définition formelle de l’opinion........................................................................... 12 1.4.3 La classification par subjectivité......................................................................... 13 1.4.4 Algorithmes de classification............................................................................... 13 1.5 L’analyse des sentiments sur Twitter ........................................................................ 17 1.6 Analyse des sentiments dans les corpus arabe .......................................................... 18 1.6.1 Le dialecte algérien............................................................................................... 19 1.7 Conclusion.................................................................................................................... 19 2). Contribution et réalisation .............................................................................................. 20 2.1 Introduction ................................................................................................................. 20 2.2 Description des outils .................................................................................................. 20 2.2.1 Java........................................................................................................................ 20 2.2.2 Eclipse.................................................................................................................... 21 2.2.3 La librairie Twitter4j ........................................................................................... 21 2.2.4 Les libraires apache.............................................................................................. 24 2.2.5 Les libraires JSON ............................................................................................... 24 2.2.6 SQLite.................................................................................................................... 24 2.3 Présentation de l’application...................................................................................... 25 2.3.1 Diagramme de cas d’utilisation........................................................................... 25 2.3.2 Interfaces Graphique ........................................................................................... 27 2.3.3 Forma des Tweets................................................................................................. 29 2.4 Extraction des Tweet................................................................................................... 30 2.4.1 Extraction par Twitter4j...................................................................................... 30 2.4.2 Extraction directe ................................................................................................. 30 2.5 Nettoyage des Tweet.................................................................................................... 31 2.6 Sauvegarde des Tweets................................................................................................ 31 2.7 Annotation.................................................................................................................... 31 2.7.1 Annotation manuelle ............................................................................................ 31 2.7.2 Annotation par algorithme dictionnaire............................................................. 32 2.7.3 Annotation par algorithme KNN ........................................................................ 32 2.8 calcule des statistiques................................................................................................. 34 2.9 Conclusion.................................................................................................................... 35 3). Expérimentation............................................................................................................... 36 3.1 Introduction ................................................................................................................. 36 3.2 Test des algorithmes d’extraction .............................................................................. 36 3.3 Test des algorithmes d’annotation............................................................................. 37 3.3.1 Tests de temps....................................................................................................... 37 3.3.2 Tests des Taux D’erreurs..................................................................................... 38 3.4 Conclusion.................................................................................................................... 41 4). Conclusion générale ......................................................................................................... 43 Bibliographie - webographie ................................................................................................ 44 Table de figures ..................................................................................................................... 45 Côte titre : MAI/0175 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1BG2pn4ZL6ErKjnvO0LlraWRgOaI0xlnw/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : pdf Réalisation d'une application semi-automatique d'annotation d'un corpus de tweets en dialecte algérien [texte imprimé] / Benbouda, mounir ; BENZINE, M, Directeur de thèse . - 2017 . - 1 vol (45f.) ; 29 cm. Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Génie Logiciel application semi-automatique Opinion Mining Dialecte Algérien Algorithmes Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Résumé Le domaine de l'analyse de sentiment a suscité un intérêt croissant ces dernières années, pour toutes les applications pratiques qu'il a eues, la large diffusion des réseaux sociaux et des microblogs ont donné aux gens, partout dans le monde, une plate-forme publique pour partager leurs opinions sur divers sujets. Ces opinions présentent une ressource sans précédent pour les individus et les entreprises de recueillir des critiques précieuses sur leurs produits ou sur l'opinion publique en général. Il y a eu beaucoup de projets dans le domaine de l'analyse du sentiment et de l'extraction des opinions, mais la majorité ne couvre pas les différents dialectes, Les caractéristiques uniques du dialecte algérien rendent impossible l'utilisation d'algorithmes développés pour l'arabe standard pour classer les textes écrits dans ce dialecte particulier. Nous avons développé une application qui rassemble Tweets écrit en dialecte algérien et les annote en utilisant les différents algorithmes de classification dans le but d’extrait les opinions des Algériens sur différents sujets. Note de contenu : Table de matières Introduction générale.............................................................................................................. 7 1). Etat de l’art (Analyse des sentiments).............................................................................. 9 1.1 Introduction ................................................................................................................... 9 1.2 Les applications d’analyse des sentiments................................................................. 10 1.3 Recherche sur l’analyse des sentiments..................................................................... 10 1. 3.1 Les différents niveaux d’analyse ....................................................................... 11 1.3.2 NLP (analyse du langage naturelle).................................................................... 11 1.4 Le problème d’analyse des sentiments....................................................................... 12 1.4.1 Définition du problème ........................................................................................ 12 1.4.2 Définition formelle de l’opinion........................................................................... 12 1.4.3 La classification par subjectivité......................................................................... 13 1.4.4 Algorithmes de classification............................................................................... 13 1.5 L’analyse des sentiments sur Twitter ........................................................................ 17 1.6 Analyse des sentiments dans les corpus arabe .......................................................... 18 1.6.1 Le dialecte algérien............................................................................................... 19 1.7 Conclusion.................................................................................................................... 19 2). Contribution et réalisation .............................................................................................. 20 2.1 Introduction ................................................................................................................. 20 2.2 Description des outils .................................................................................................. 20 2.2.1 Java........................................................................................................................ 20 2.2.2 Eclipse.................................................................................................................... 21 2.2.3 La librairie Twitter4j ........................................................................................... 21 2.2.4 Les libraires apache.............................................................................................. 24 2.2.5 Les libraires JSON ............................................................................................... 24 2.2.6 SQLite.................................................................................................................... 24 2.3 Présentation de l’application...................................................................................... 25 2.3.1 Diagramme de cas d’utilisation........................................................................... 25 2.3.2 Interfaces Graphique ........................................................................................... 27 2.3.3 Forma des Tweets................................................................................................. 29 2.4 Extraction des Tweet................................................................................................... 30 2.4.1 Extraction par Twitter4j...................................................................................... 30 2.4.2 Extraction directe ................................................................................................. 30 2.5 Nettoyage des Tweet.................................................................................................... 31 2.6 Sauvegarde des Tweets................................................................................................ 31 2.7 Annotation.................................................................................................................... 31 2.7.1 Annotation manuelle ............................................................................................ 31 2.7.2 Annotation par algorithme dictionnaire............................................................. 32 2.7.3 Annotation par algorithme KNN ........................................................................ 32 2.8 calcule des statistiques................................................................................................. 34 2.9 Conclusion.................................................................................................................... 35 3). Expérimentation............................................................................................................... 36 3.1 Introduction ................................................................................................................. 36 3.2 Test des algorithmes d’extraction .............................................................................. 36 3.3 Test des algorithmes d’annotation............................................................................. 37 3.3.1 Tests de temps....................................................................................................... 37 3.3.2 Tests des Taux D’erreurs..................................................................................... 38 3.4 Conclusion.................................................................................................................... 41 4). Conclusion générale ......................................................................................................... 43 Bibliographie - webographie ................................................................................................ 44 Table de figures ..................................................................................................................... 45 Côte titre : MAI/0175 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1BG2pn4ZL6ErKjnvO0LlraWRgOaI0xlnw/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : pdf

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