Catégorisation automatique des textes avec des mesures de similarité sémantiques

dc.contributor.authorBenachour, Ikram.en_US
dc.contributor.authorChikhaou, Hadjeren_US
dc.date.accessioned2021-04-12T09:55:42Zen_US
dc.date.available2021-04-12T09:55:42Zen_US
dc.date.issued2019-07-03en_US
dc.descriptionwordnet, java, Weka, text classification, semantic similarity measuresen_US
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 Weka In this project, we dealt with a problem related to the text categorization domain, which involves associating each non-classified document with its category using a Set of previously classified documents. Our goal is to evaluate the use of semantic similarity measures and their impact on automatic classification of texts using the Wordnet lexical database. The implementation of our project is done using java language and Weka library.en_US
dc.identifier.citationsalle des thèsesen_US
dc.identifier.issnMS-003-265-01en_US
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/16355en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversity of Tlemcenen_US
dc.relation.ispartofseriesBFST2675;en_US
dc.subjectwordnet, java, Weka, text classification, semantic similarity measuresen_US
dc.titleCatégorisation automatique des textes avec des mesures de similarité sémantiquesen_US
dc.typeThesisen_US

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