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Traiter le problème de déséquilibre de données en apprentissage automatique : le cas de la détection automatique des attitudes envers les rumeurs politiques en ligne
M’HAMDI Nassima
;
AMARA Maroua
(
UNIVERSITY BBA
,
2023
)
Traiter le problème de déséquilibre de données en apprentissage automatique : le cas de la détection automatique des attitudes envers les rumeurs politiques en ligne
M’HAMDI Nassima
;
AMARA Maroua
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AMARA Maroua (2)
M’HAMDI Nassima (2)
Subject
fake news, rumors, automatic classification, text classification, data imbalance, ensemble learning, cost-sensitive learning, single-class learning, oversampling learning (2)
fausses nouvelles, rumeurs, classification automatique, classification de texte, déséquilibre des données, apprentissage par ensemble, apprentissage sensible au coût, apprentissage mono-classe, apprentissage sur-échantillonnage (1)
fausses nouvelles, rumeurs, classification automatique, classification de texte, déséquilibre des données, apprentissage par ensemble, apprentissage sensible au coût, apprentissage mono-classe, apprentissage sur-échantillonnage. (1)
الأخبار الكاذبة، الشائعات، التصنيف الآلي، تصنيف النص، عدم توازن البيانات، التعلم الجماعي، التعلم الحساس للتكلفة، التعلم الفردي، التعلم المفرط. (1)
الكلمات المفتاحية: الأخبار الكاذبة، الشائعات، التصنيف الآلي، تصنيف النص، عدم توازن البيانات، التعلم الجماعي، التعلم الحساس للتكلفة، التعلم الفردي، التعلم المفرط. (1)
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Date Issued
2023 (2)
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Yes (2)