Enrichissement de la représentation conceptuelle dans la catégorisation du texte en utilisant les mesures de similarité sémantique

Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document : http://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/4834

Affichage complet

Élément Dublin Core	Valeur	Langue
dc.contributor.author	BOUYACOUB, soumia	-
dc.date.accessioned	2014-04-28T13:54:56Z	-
dc.date.available	2014-04-28T13:54:56Z	-
dc.date.issued	2014-04-28	-
dc.identifier.other	MS-006.3-344-01	-
dc.identifier.uri	http://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/4834	-
dc.description.abstract	Ce mémoire s’inscrit dans la problématique générale liée à l’évaluation de l’utilisateur des mesures de similarité dans la classification des textes. Le but est de représenter tous les documents sous forme d’une représentation vectorielle dont les composants seront des termes. Notre objectif est d’associer à chaque document non classé sa catégorie en se basant sur un ensemble de textes préalablement classé et sur des mesures de similarité.La représentation conceptuelle s’appuie sur des concepts issus de la base de donnéeslexicographique WordNet et l’expérimentation est effectuée sur un corpus extrait ducorpus Reuters 10	en_US
dc.language.iso	fr	en_US
dc.subject	représentation en sac de mots, représentation conceptuelle, classification des textes, mesures de similarité, WordNet	en_US
dc.title	Enrichissement de la représentation conceptuelle dans la catégorisation du texte en utilisant les mesures de similarité sémantique	en_US
dc.type	Thesis	en_US
Collection(s) :	Master SIC

Fichier(s) constituant ce document :

Fichier	Description	Taille	Format
BOUYACOUB, soumia.PDF.pdf		2,48 MB	Adobe PDF	Voir/Ouvrir