| Titre : | Design and build an extractor for ontology-based Informations in Social Networks | | Type de document : | projet fin études | | Auteurs : | OUREKOUCH Mounir, Auteur | | Année de publication : | 2020 | | Langues : | Français (fre) | | Catégories : | Génie Logiciel
| | Mots-clés : | Réseaux sociaux, Extraction des informations, Bases des connaissance, MVT,scrum
,flask , django , … | | Index. dĂ©cimale : | 2203/20 | | RĂ©sumĂ© : | Le présent projet vise à implémenter des composants d’extraction et d’analyse du texte qui
se basent sur des ontologies et des bases de connaissances, et qui ont accès à plusieurs sources
de texte notamment : réseaux sociaux, média de presse et toute source de texte, afin de récupérer
des informations pertinentes (entités, ressources URI, relations).
La première phase de projet consiste à la documentation qui inclut une étude sur les axes
de recherche qui se croisent avec le sujet de projet dans les domaines de l'apprentissage
automatique et le traitement de langage naturel. Par la suite, à la base des résultats de la
recherche et les besoins de l’entreprise, nous mettons les points sur l’architecture globale de
projet et le processus d’extraction. Après nous travaillons sur chaque partie du processus afin
de trouver la meilleure combinaison des solutions qui vont construire le processus global de
l’extraction. Enfin j’associe toutes les parties de processus dans un seul processus et je
développe une plateforme qui va faciliter l’exploitation de processus.
Pour bien mener ce projet, on adopte l’approche Scrum pour impliquer le client le plus
possible durant le développement de l’application, et pour livrer des prototypes fonctionnels à
la fin de chaque sprint.
L’implémentation de l’architecture du système en général est réalisée avec le langage
python avec des modèles basés sur TensorFlow et PyTorch. Le développement de la plateforme est
basé sur une architecture MVT avec Flask pour le back end, html, css et java script pour le front
end, enfin je utilise Django sur le cloud Azure pour le développement d’un API et l’implémentation
d’une partie de projet.
Ainsi, grâce au travail mené le long de ce projet nous avons un système capable d’extraire
des informations d’un texte écrit en langage naturel, et ce à travers une interface web.
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Design and build an extractor for ontology-based Informations in Social Networks [projet fin études] / OUREKOUCH Mounir, Auteur . - 2020. Langues : Français ( fre) | Catégories : | Génie Logiciel
| | Mots-clés : | Réseaux sociaux, Extraction des informations, Bases des connaissance, MVT,scrum
,flask , django , … | | Index. dĂ©cimale : | 2203/20 | | RĂ©sumĂ© : | Le présent projet vise à implémenter des composants d’extraction et d’analyse du texte qui
se basent sur des ontologies et des bases de connaissances, et qui ont accès à plusieurs sources
de texte notamment : réseaux sociaux, média de presse et toute source de texte, afin de récupérer
des informations pertinentes (entités, ressources URI, relations).
La première phase de projet consiste à la documentation qui inclut une étude sur les axes
de recherche qui se croisent avec le sujet de projet dans les domaines de l'apprentissage
automatique et le traitement de langage naturel. Par la suite, à la base des résultats de la
recherche et les besoins de l’entreprise, nous mettons les points sur l’architecture globale de
projet et le processus d’extraction. Après nous travaillons sur chaque partie du processus afin
de trouver la meilleure combinaison des solutions qui vont construire le processus global de
l’extraction. Enfin j’associe toutes les parties de processus dans un seul processus et je
développe une plateforme qui va faciliter l’exploitation de processus.
Pour bien mener ce projet, on adopte l’approche Scrum pour impliquer le client le plus
possible durant le développement de l’application, et pour livrer des prototypes fonctionnels à
la fin de chaque sprint.
L’implémentation de l’architecture du système en général est réalisée avec le langage
python avec des modèles basés sur TensorFlow et PyTorch. Le développement de la plateforme est
basé sur une architecture MVT avec Flask pour le back end, html, css et java script pour le front
end, enfin je utilise Django sur le cloud Azure pour le développement d’un API et l’implémentation
d’une partie de projet.
Ainsi, grâce au travail mené le long de ce projet nous avons un système capable d’extraire
des informations d’un texte écrit en langage naturel, et ce à travers une interface web.
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