Identification de la langue et catégorisation thématique des textes d'un corpus multilingue en utilisant les algorithmes : NB, SVM
| dc.contributor.author | DAHOUMI, Fares | |
| dc.contributor.author | Rapporteur: KADRI, Said | |
| dc.date.accessioned | 2023-05-21T08:16:01Z | |
| dc.date.available | 2023-05-21T08:16:01Z | |
| dc.date.issued | 2013-06-10 | |
| dc.description.abstract | La classification automatique supervisée de document devient nécessaire å cause du volume de documents échangés et stockés sur support électronique. Comme les documents sont nombreux ou que leur nombre augmente sans cesse. Il serait difficile de programmer å •l'avance des régles de décision pour déterminer la classe d'un nouveau document. Nous présentons donc des méthodes d'apprentissage ((SVM) Support Vector Machine et Naive Bayes) qui å partir de documents déjå classés ; permettent de classer de nouveaux documents. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://repository.univ-msila.dz/handle/123456789/38266 | |
| dc.language.iso | fr | en_US |
| dc.publisher | University of M'sila | en_US |
| dc.subject | La classification automatique, supervisée, méthodes d'apprentissage , SVM, Naive Bayes. | en_US |
| dc.title | Identification de la langue et catégorisation thématique des textes d'un corpus multilingue en utilisant les algorithmes : NB, SVM | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |