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dc.contributor.author |
MESSAOUDENE Soumia |
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dc.contributor.author |
BENDERRADJI Sofia |
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dc.date.accessioned |
2023-10-03T08:49:21Z |
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dc.date.available |
2023-10-03T08:49:21Z |
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dc.date.issued |
2023 |
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dc.identifier.issn |
MM/775 |
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dc.identifier.uri |
https://dspace.univ-bba.dz:443/xmlui/handle/123456789/4017 |
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dc.description.abstract |
La sélection des attributs est une étape cruciale dans le processus de classification du texte, car elle permet d'identifier les caractéristiques les plus pertinentes et les plus discriminantes dans un ensemble de données textuelles. En identifiant et en sélectionnant les attributs les plus importants, on peut améliorer les performances des modèles de classification et réduire les temps de calcul.
Dans le cadre de ce projet, plusieurs techniques de sélection des attributs ont été étudiées et évaluées. Les résultats obtenus jettent une lumière spécifique et nouvelle sur l’efficacité des techniques de sélection des attributs avec ses différentes catégories pour la tâche de classification du texte arabe. Ces résultats peuvent être utilisés par les chercheurs et les praticiens dans le domaine du traitement automatique de la langue arabe et de l'apprentissage automatique pour améliorer le rendement et la précision de leurs modèles de classification
Feature selection is a crucial step in the text classification process, as it helps to identify the most relevant and discriminating features in a set of textual data. By identifying and selecting the most important attributes, we can improve the performance of classification models and reduce computation times.
In this project, several feature selection techniques were studied and evaluated. The obtained results shed specific and new light on the effectiveness of attribute selection techniques with its different categories for the task of Arabic text classification. These results can be used by researchers and practitioners in the field of Arabic language processing and machine learning to improve the performance and accuracy of their classification models
يعد اختيار السمة خطوة حاسمة في عملية تصنيف النص، حيث يساعد في تحديد السمات الأكثر صلة
وتمييزًا في مجموعة من البيانات النصية. من خلال تحديد أهم السمات واختيارها، يمكن للمرء تحسين أداء
نماذج التصنيف وتقليل أوقات الحساب.
كجزء من هذا المشروع، تمت دراسة وتقييم العديد من تقنيات اختيار السمات. ألقت النتائج المتحصل عليها
ضوءًا محددًا وجديدًا على فاعلية تقنيات اختيار السمة بفئاتها المختلفة لمهمة تصنيف النص العربي. يمكن
استخدام هذه النتائج من قبل الباحثين والممارسين في مجال معالجة اللغة العربية والتعلم الآلي لتحسين أداء
ودقة نماذج التصنيف الخاصة بهم. |
en_US |
dc.language.iso |
fr |
en_US |
dc.publisher |
UNIVERSITY BBA |
en_US |
dc.subject |
sélection des attributs, classification de texte, TLN, Traitement Automatique de la langue Arabe, apprentissage automatique |
en_US |
dc.subject |
Feature selection, text classification, NLP, Arabic NLP, machine learning. |
en_US |
dc.subject |
اختيار السمة، تصنيف النص، المعالجة الآلية للغات الطبيعية، المعالجة الآلية للغة العربية، التعلم الآلي. |
en_US |
dc.title |
L’évaluation des techniques de sélection des attributs pour la classification du texte arabe |
en_US |
dc.type |
Thesis |
en_US |
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