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dc.contributor.authorABDELLI, ADEL-
dc.date.accessioned2019-04-09T08:01:57Z-
dc.date.available2019-04-09T08:01:57Z-
dc.date.issued2018-06-01-
dc.identifier.urihttp://archives.univ-biskra.dz/handle/123456789/12017-
dc.description.abstractApr`es l’apparition du web 2.0, et prolif´eration rapide des services de r´eseaux sociaux tels que Facebook, Twitter et Youtube, l’analyse des sentiments a pris une place ´enorme dans le domaine du traitement du langage naturel (TLN), o`u de nos jours la recherche sur l’analyse des sentiments est appliqu´ee dans diverses applications telles que le marketing et la politique. De nombreux chercheurs ont travaill´es sur l’analyse des sentiments Arabes et les dialectes Arabes, mais peu d’entre eux ont concentr´es sur l’Arabe Alg´erien. Dans ce travail on a propos´e une approche d’apprentissage profond pour l’avalyse des sentiments, pr´ecis´ement les r´eseaux de neurones r´ecurrents, qui aborde `a la fois l’Arabe standard moderne (MSA) et l’Arabe Alg´erien vernaculaire utilis´e dans les r´eseaux sociaux, o`u on propose notre jeu de donn´ees (dataset) annot´e manuellement, et aussi notre mod`ele de Word2Vec, et le corpus utilis´e pour entrainer le Word2Vec.en_US
dc.language.isoenen_US
dc.subjectAnalyse des sentimentsen_US
dc.subjectApprentissage profonden_US
dc.subjectWord2vecen_US
dc.subjectApprentissage automatiqueen_US
dc.subjectTraitement automatique de langageen_US
dc.titleDeep learning-based sentiment analysis of Algerian-Arabic short textsen_US
dc.typeMasteren_US
Appears in Collections:Faculté des Sciences Exactes et des Science de la Nature et de la vie (FSESNV)

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