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Analyse des sentiments dans les réseaux sociaux sur le dialecte marocain / Guennouni Nabila

Public ISBD Titre : Analyse des sentiments dans les réseaux sociaux sur le dialecte marocain Type de document : projet fin études Auteurs : Guennouni Nabila, Auteur Langues : Français (fre) Catégories : SDBD Mots-clés : analyse de sentiment, dialecte marocain, apprentissage automatique, apprentissage automatique. Index. décimale : mast 97/18 Résumé : Malgré la disponibilité d’un nombre remarquable de travaux et de ressources lexicales pour l’arabe moderne standard (MSA), les ressources disponibles gratuitement et les travaux de recherche sur le dialecte marocain et les dialectes maghrébins en général sont très limités. Dans le cadre du projet de fin d’études en master de recherche sciences de données et Big Data, L’objectif de mon travail était de proposer et d’implémenter une nouvelle approche d’analyse de sentiment sur les commentaires en provenance des réseaux sociaux et notamment Facebook rédigés en dialecte marocain (MD) en lettres arabes. J’ai proposé également un racinisateur pour le dialecte marocain, par la suite j’ai testé et comparé plusieurs algorithmes de classifications SVM, NB, NBM, RFC, avec deux différents descripteurs TF-IDF et les N-grammes. et nous avons pu obtenir des résultats très satisfaisants. Analyse des sentiments dans les réseaux sociaux sur le dialecte marocain [projet fin études] / Guennouni Nabila, Auteur . - [s.d.]. Langues : Français (fre) Catégories : SDBD Mots-clés : analyse de sentiment, dialecte marocain, apprentissage automatique, apprentissage automatique. Index. décimale : mast 97/18 Résumé : Malgré la disponibilité d’un nombre remarquable de travaux et de ressources lexicales pour l’arabe moderne standard (MSA), les ressources disponibles gratuitement et les travaux de recherche sur le dialecte marocain et les dialectes maghrébins en général sont très limités. Dans le cadre du projet de fin d’études en master de recherche sciences de données et Big Data, L’objectif de mon travail était de proposer et d’implémenter une nouvelle approche d’analyse de sentiment sur les commentaires en provenance des réseaux sociaux et notamment Facebook rédigés en dialecte marocain (MD) en lettres arabes. J’ai proposé également un racinisateur pour le dialecte marocain, par la suite j’ai testé et comparé plusieurs algorithmes de classifications SVM, NB, NBM, RFC, avec deux différents descripteurs TF-IDF et les N-grammes. et nous avons pu obtenir des résultats très satisfaisants.

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Code barre	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
mast 97/18	mast 97/18 GUE	Texte imprimé	Unité des masters	Mast/18	Disponible