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dc.contributor.authorBenachour, Ikram-
dc.contributor.authorChikhaoui, Hadjer.-
dc.date.accessioned2025-03-09T09:48:41Z-
dc.date.available2025-03-09T09:48:41Z-
dc.date.issued2019-07-03-
dc.identifier.urihttp://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/24867-
dc.description.abstractDans notre projet de master, nous avons traité une problématique liée au domaine de catégorisation du texte qui consiste à associer chaque document non classé à sa catégorie en utilisant un ensemble des documents préalablement classés. Notre but est d’évaluer l’utilisation des mesures de similarités sémantiques et leurs impacts sur la classification automatique de textes à l'aide de la base de donnée lexical Wordnet. L’implémentation de notre projet est faite à l’aide de langage java en utilisent la bibliothèque Wekaen_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversity of tlemcenen_US
dc.relation.ispartofseries324 Master info;-
dc.subjectwordnet, java, Weka, classification du texte, mesures de similarités sémantiques.en_US
dc.titleCatégorisation automatique des textes avec des mesures de similarité sémantiquesen_US
dc.typeThesisen_US
Collection(s) :Master RSD

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Categorisation_automatique_des_textes_avec_des_mesures_de_similarite_semantiques.pdf1,47 MBAdobe PDFVoir/Ouvrir


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