Dépôt Institutionnel de l'Université BBA

Système question/réponse pour la langue arabe en utilisant le deep learning

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dc.contributor.author Zerguine Soumia
dc.contributor.author Bendrimia Amira
dc.date.accessioned 2023-09-25T13:33:56Z
dc.date.available 2023-09-25T13:33:56Z
dc.date.issued 2023
dc.identifier.issn MM/763
dc.identifier.uri https://dspace.univ-bba.dz:443/xmlui/handle/123456789/3986
dc.description.abstract La plupart des questions religieuses posées par les musulmans ont déjà reçu des réponses de la part de spécialistes. Cependant, la difficulté de les contacter directement a empêché d'obtenir des réponses immédiates, ce qui a conduit à la recherche de méthodes alternatives pour obtenir ces informations. L'objectif de ce travail est de créer un système qui répond automatiquement aux questions religieuses posées par les musulmans en langue arabe, en utilisant des techniques d'intelligence artificielle et d'analyse du langage naturel pour fournir des réponses automatiques et instantanées à ces interrogations. Dans ce manuscrit, nous avons utilisé un modèle d'apprentissage profond, qui se distingue par sa capacité à comprendre la langue arabe naturelle et à extraire le sens des textes écrits. Les résultats expérimentals ont montré que notre modèle « Sora-QA » basé sur le deep learning a donné de meilleurs résultats par rapport à la méthode TF-IDF. en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.publisher UNIVERSITY BBA en_US
dc.subject : أ ظَ خً الإخبثخ عهى الأسئهخ ، رظ فٍُ ان ظُ صٕ ، انهغخ انعشث خٍ ،انزعهى ا نَ ، انزعهى انع كًٍ , TF-IDF,BERT en_US
dc.subject Question Answering system, Arabic Language, Text classification, Machine learning, Deep learning, TF-IDF, BERT en_US
dc.subject Systèmes de Question-Réponse, Langue arabe, Classification de textes, Apprentissage automatique, Apprentissage profond, TF-IDF, BERT en_US
dc.title Système question/réponse pour la langue arabe en utilisant le deep learning en_US
dc.type Thesis en_US


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