Dépôt Institutionnel de l'Université BBA

Extraction de Sentiments dans le big data (Twitter)

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dc.contributor.author Aissi Abdenacer
dc.contributor.author Lahlali Safia
dc.date.accessioned 2023-10-01T08:04:11Z
dc.date.available 2023-10-01T08:04:11Z
dc.date.issued 2023
dc.identifier.issn MM/767
dc.identifier.uri https://dspace.univ-bba.dz:443/xmlui/handle/123456789/3995
dc.description.abstract Parmi les guerres dont le monde a été témoin, il y a la guerre entre la Russie et l’Ukraine, , qui a eu un impact sur les sites de réseaux sociaux (Twitter). Notre objectif est de comprendre les sentiments des gens à propos de la guerre, qu’ils soient positifs, négatifs ou neutres. à l’aide d’algorithmes de classification et de Apprentissage profond avec les meilleurs performances et précision. Nous avons utilisé 120 457 tweets après nettoyage et traitement. Nous avons 800 tweets positifs, 1600 tweets négatifs et le reste est neutre. Les résultats des algorithmes de classification sont très bons et avec la précision requise Among the wars that the world witnessed, the war between Russia and Ukraine, had an impact on social networking sites (Twitter). Our goal is to understand people’s feelings towards war, whether positive, negative or neutral, using classification and deep learning algorithms with the best performance and accuracy.We used 120,457 tweets after cleaning and processing. We have 800 positive tweets, 1,600 negative tweets, and the rest are neutral. The results of the classification algorithms are very good and with the required accuracy. en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.publisher UNIVERSITY BBA en_US
dc.subject Guerre, Russie et Ukraine, Analyse des sentiments, Algorithmes de classification, Apprentissage profond en_US
dc.subject war, Russia and Ukraine, Sentiment analysis, Classification algorithms, Deep learning. en_US
dc.title Extraction de Sentiments dans le big data (Twitter) en_US
dc.type Thesis en_US


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