Etude Comparative Des Travaux Sur Le Traitement Du Langage Naturel En Utilisant Le Deep Learning En Milieu Universitaire

Résumé: La croissance des services en ligne pousse un grand nombre de secteurs a inclure la technologie dans leur fonctionnement, a n d'o rir une performance favorable, a l'exemple du secteur de l' education qui implique la migration des universit es vers des solutions informatiques dans le but de bien g erer et comprendre les etudiants. Parmi ces solutions, nous pouvons citer le traitement de langage naturel en utilisant le deep learning (apprentissage). L'id ee est de se concentrer sur les emotions des etudiants et d'analyser leurs sentiments suivant une situation donn ee en appliquant les techniques de traitement du langage naturel dans les syst emes informatiques (par ex : les chatbots) et en se basant sur les algorithmes de deep learning pour avoir plus d'e cacit e dans la d etection et la d eduction d'informations n ecessaires au bon suivi des etudiants. Durant ces ann ees, plusieurs m ethodes et evolutions ont et e propos ees pour une meilleure utilisation, vu le d eveloppement technologique dans le domaine de l'intelligence arti cielle. C'est a cet egard, que s'inscrit ce travail, dont le but est de proposer une etude bibliographique scienti que sur le traitement du langage naturel en utilisant le deep learning, en milieu universitaire.*** The growth of online services is pushing many sectors to include new technologies in their oragnizations in order to o er a more favourable performance, as an example the education sector which implies the migration of universities to IT solutions in order to manage and a better understanding of students. Among these solutions: Natural language processing using deep learning. The idea is to focus on students' emotions and analyse their feelings in a given situation by applying natural language processing techniques in computer systems (e.g. chatbots) and relying on deep learning algorithms to be more e cient in detecting the necessary information. During these years, several methods and evolutions have been proposed for better use, given the technological development in the eld of arti cial intelligence. So the present work aims to establish a state-of-the-art on the use of natural language processing using deep learning in an academic environment.

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