Détection Automatique Des Sentiments Dans Les Réseaux Sociaux
2021
Mémoire de Master
Informatique

Université Saad Dahleb - Blida

D
Debbih, Mohamed Islem

Résumé: Ce mémoire porte sur l’analyse des sentiments des commentraies sur les réseaux sociaux en particulier sur la classification supervisée binaire de données issues des pages de marques algériennes sur Facebook. Une des difficultés majeures lors de l’exploration de telles données par des méthodes d’apprentissage supervisées est de posséder un jeu de données suffisant en nombre d’exemples pour l’entraînement des modèles notamment dialecte. En effet, il est généralement nécessaire de catégoriser les données manuellement avant de réaliser l’étape d’apprentissage. La taille importante des jeux de données rend cette tâche de catégorisation très coûteuse. Ce travail présente un outil d’analyse de sentiments des commentraie écrits en dialecte algérien et anglais. Cet outil est fondé sur une approche de deep learning. Les résultats obtenus pour le diaelcte sont encourageants. Mots clés : apprentissage profond, analyse des sentiments, dialecte algérien, word embedding

Mots-clès:

apprentissage profond
analyse des sentiments
dialecte algérien
word embedding
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