Categorisation Des Textes Par Deep Learning

2022

Mémoire de Master

ASJP

Informatique

Université Mohamed El Bachir El Ibrahimi - Bordj Bou Arréridj

Ben Dib, Assia

Mebarki, Oussama

Résumé: Comme la plupart des informations (plus de 80 %) sont stockées sous forme de texte, on pense que le text mining a une valeur commerciale élevée. Les connaissances peuvent être découvertes à partir de nombreuses sources d’information Pourtant, les textes non structurés restent la plus grande source de connaissances facilement accessible. Classification de texte qui classe les documents selon des catégories prédéfinies. Dans cette thèse, nous essayons d’appliquons l’un des model performant d’apprentissage profond qui est le réseau de neurone (RNA) sur un jeu de donné textuel pour résoudre les problèmes de classification des textes.

Mots-clès:

text mining

machine learning

réseau de neurone

d’apprentissage profond

since most information (over 80%) is stored as text

text mining is believed to have high commercial value

knowledge can be discovered from many sources of information

yet

unstructured texts remain the greatest easily accessible source of knowledge

text classification that classifies documents according to predefined categories

in this thesis

we try to apply one of the powerful deep learning models

which is the neural network (rna) on a textual data set to solve text classification problems

Publié dans la revue:

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