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Élément Dublin CoreValeurLangue
dc.contributor.authorBetouaf, Mohammed Abd El-Aziz-
dc.contributor.authorBenaissa, Boumediene-
dc.date.accessioned2025-03-12T10:58:25Z-
dc.date.available2025-03-12T10:58:25Z-
dc.date.issued2020-09-24-
dc.identifier.urihttp://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/24896-
dc.description.abstractLe domaine du Web sémantique a connu une très forte croissance ces der nières années, pour cela nous avons une problématique liée à l’évaluation d’uti liser des mesures de similarité sémantique dans le cadre de la catégorisation des textes. Le but de ce mémoire est de représenter les documents sous forme d’une représentation conceptuelle, pour la machine devint capable à faire un apprentissage des catégories et d’associer à chaque document non classé sa catégorie en se basant sur la sémantique. L’implémentation et la conception de notre travaille sont faites avec le langage python 3.8 et Qt Designer et l’expérimentation est effectuée sur un corpus extrait de la chaîne « BBC NEWS ».en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversity of tlemcenen_US
dc.relation.ispartofseries27 Master Info;-
dc.subjectCatégorisation des textes, mesure de similarité, représentation conceptuelle, enrichissement.en_US
dc.titleEvaluation de l’utilisation des mesures de similarité sémantiques dans le cadre de la catégorisation de textes Enrichissement de la représentation conceptuelleen_US
dc.typeThesisen_US
Collection(s) :Master RSD



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