Détection de l'intensité des émotions dans les tweets arabes / Boudoukha,Imane  

Public ISBD Titre : Détection de l'intensité des émotions dans les tweets arabes Type de document : texte imprimé Auteurs : Boudoukha,Imane, Auteur ; Lakhfif, Abdelaziz, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2020 Importance : 1 vol (71 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : prédiction Emotion Intensité Apprentissage automatique Twitter Index. décimale : 004 - Informatique Résumé : Une utilisation particulière de la machine et du deep learning est la régression. Dans ce mémoire, nous voulons proposer un nouveau modèle de régression basé sur l’apprentissage automatique qui sera capable de prédire et d’identifier les intensités des différentes émotions dans les Tweets arabes avec une faible erreur qui surpassent les approches de pointe et les travaux précédents. Nous utilisons ici cinq algorithmes de régression qui ont été formés sur un ensemble de données extrait de Twitter celle de SharedTask [8]. Afin d’évaluer notre modèle, nous avons comparé les résultats de la concurrence avec les performances de notre modèle. Notre modèle proposé(avec des résultats statistiquement significatifs) a surpassé les travaux publiés précédemment en utilisant les mêmes données, où nous avons obtenu une erreur allant jusqu’à 1,01% . Ce modèle prédit spécifiquement, pour un utilisateur, la proportion de commentaires qui seront publiés avec une émotion particulière ; cette proportion est définie comme une intensité émotionnelle de l’utilisateur dans une période de temps donnée. Contrairement à d’autres modèles, qui se concentrent sur une seule émotion, le modèle proposé considère un schéma de base de quatre émotions et les utilise de manière interdépendante. Cet outil peut finalement aider à accélérer les systèmes de recommandation, incluent une surveillance massive de l’opinion et des recommandations pour améliorer le bienêtre émotionnel des utilisateurs de médias sociaux (par exemple, la recommandation de souvenirs joyeux), faciliter les transactions commerciales et même améliorer le domaine de TALN en particulier l’arabe. Côte titre : MAI/0414 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1ChbmetuMoko4aAm0ZsYSivurdbaRvKxH/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : pdf Détection de l'intensité des émotions dans les tweets arabes [texte imprimé] / Boudoukha,Imane, Auteur ; Lakhfif, Abdelaziz, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2020 . - 1 vol (71 f .) ; 29 cm. Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : prédiction Emotion Intensité Apprentissage automatique Twitter Index. décimale : 004 - Informatique Résumé : Une utilisation particulière de la machine et du deep learning est la régression. Dans ce mémoire, nous voulons proposer un nouveau modèle de régression basé sur l’apprentissage automatique qui sera capable de prédire et d’identifier les intensités des différentes émotions dans les Tweets arabes avec une faible erreur qui surpassent les approches de pointe et les travaux précédents. Nous utilisons ici cinq algorithmes de régression qui ont été formés sur un ensemble de données extrait de Twitter celle de SharedTask [8]. Afin d’évaluer notre modèle, nous avons comparé les résultats de la concurrence avec les performances de notre modèle. Notre modèle proposé(avec des résultats statistiquement significatifs) a surpassé les travaux publiés précédemment en utilisant les mêmes données, où nous avons obtenu une erreur allant jusqu’à 1,01% . Ce modèle prédit spécifiquement, pour un utilisateur, la proportion de commentaires qui seront publiés avec une émotion particulière ; cette proportion est définie comme une intensité émotionnelle de l’utilisateur dans une période de temps donnée. Contrairement à d’autres modèles, qui se concentrent sur une seule émotion, le modèle proposé considère un schéma de base de quatre émotions et les utilise de manière interdépendante. Cet outil peut finalement aider à accélérer les systèmes de recommandation, incluent une surveillance massive de l’opinion et des recommandations pour améliorer le bienêtre émotionnel des utilisateurs de médias sociaux (par exemple, la recommandation de souvenirs joyeux), faciliter les transactions commerciales et même améliorer le domaine de TALN en particulier l’arabe. Côte titre : MAI/0414 En ligne : https://drive.google.com/file/d/1ChbmetuMoko4aAm0ZsYSivurdbaRvKxH/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : pdf

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
MAI/0414	MAI/0414	Mémoire	Bibliothéque des sciences	Français	Disponible Disponible

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