Automatic and intelligent sentiment analysis and opignon mining on social media and the web in the medical field

dc.contributor.authorHamdi, Ikramen_US
dc.date.accessioned2020-09-21T09:51:55Zen_US
dc.date.available2020-09-21T09:51:55Zen_US
dc.date.issued2020-09-10en_US
dc.description.abstractL’analyse des données sur les réseaux sociaux est un domaine de recherche en plein ébullition. Dans ce cadre , nous sommes intéressés a l‘analyse automatique et intelligente des sentiments et fouille d'opinions sur les réseaux sociaux et le Web dans le domaine médical. Premièrement , on a présente des informations sur les réseaux sociaux et tweeter . Après , on a parlé sur l‘états de l‘art des méthodes utilise dans l‘analyse des sentiment . Et enfin , on a détaillé les différents étapes suivie dans notre projet .Alors, on a commencé par la collecte des tweets , puis, le prétraitement de données (qui contient la détection automatique des données , la tokenisation , l‘élimination des mots vides, la lemmatisation) , ensuit , l‘annotation de notre corpus , et finalement , la classification dont on a remarqué que le Naive Bayes donne les meilleurs performance . Les résultats obtenus pour cette tâche sont très prometteurs et ouvrent des pistes de recherche .en_US
dc.identifier.urihttps://dspace.univ-tlemcen.dz/handle/112/15578en_US
dc.language.isofren_US
dc.subjectréseaux sociaux, tweets, corpus, prétraitement, l‘analyse des sentiments , classificationen_US
dc.titleAutomatic and intelligent sentiment analysis and opignon mining on social media and the web in the medical fielden_US
dc.typeThesisen_US

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Ms.Gbm.Hamdi.pdf
Size:
1.59 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: