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http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/23433
Titre: | Détection automatique de plagiat dans les textes arabes |
Auteur(s): | Lakehal, Ibrahim El-khalil Berrabah, Nasreddine |
Mots-clés: | Détection du plagiat, Textes arabes, AWN, ExAra, CNN. |
Date de publication: | 29-sep-2024 |
Editeur: | University of tlemcen |
Collection/Numéro: | 062 Master info; |
Résumé: | Le développement technologique et la prolifération des données ont exacerbé le problème du plagiat, notamment avec l'augmentation de l'utilisation de la langue arabe sur Internet. Dans ce contexte, nous avons développé un système de détection du plagiat pour les textes arabes, basé sur l'architecture des réseaux de neurones convolutionnels (CNN). Ce système analyse les motifs linguistiques tout en intégrant des représentations issues de l'Arabic WordNet (AWN). Nous avons évalué notre modèle en utilisant le corpus ExAra, et les résultats préliminaires montrent son efficacité, avec un potentiel d'amélioration grâce à des données supplémentaires et un ajustement du modèle. |
URI/URL: | http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/23433 |
Collection(s) : | Master MID |
Fichier(s) constituant ce document :
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