Vers l’élaboration d’une Approche Contextuelle Pour l’Indexation Automatique Des Textes Arabes Non Structurés

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

Devant l'augmentation énorme du volume de documents arabe sur Internet, e-mail, les bibliothèques numériques, Ce changement révolutionnaire présente de grands défis, l'accès aux données d'une façon précise et rapide devient très difficile. La catégorisation manuelle des textes dans ce cas est très difficile même s'il est possible elle infect l'efficacité, la rapidité et le coût. Pour cela il est donc nécessaire de développer des programmes de catégorisation automatique pour aider les utilisateurs à rechercher de l'information d'une manière plus efficace voire mieux ciblée. Dans ce projet, nous présentons le développement d'une approche contextuelle pour l'indexation automatique de textes arabes non structurés en utilisant la pondération TF-IDF. Nous utilisons un corpus de trois catégories puis catégorisent les documents dans ces trois et les ordonnent en fonction du document recherché. Tout cela est évalué en utilisant les modèles "KNN" "SVM" qui nous donne les meilleurs résultats.

روابط وملفات

التعريف والنوع

رقم الوثيقة

09c1b9db-c87d-432f-87dc-b51e5534cd06

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

ماستر (LMD)

نوع الملف

pdf text

أسماء الملفات

2225184_1.pdf

بيانات النشر

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":" Samar Mohamed Bilel","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"},{"name_ar":"Droua Hamdani Ghania","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"Yousra Tiouguiouine","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"}]

اللغة

French

المصدر والدورية

اسم المصدر

Vers l’élaboration d’une Approche Contextuelle Pour l’Indexation Automatique Des Textes Arabes Non Structurés

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ترجمة الملخص

Faced with the huge increase in the volume of Arabic documents on the Internet, e-mail, digital libraries, thisrevolutionary change presents great challenges, access to data in a precise and fast way becomes very difficult. Manual categorization of texts in this case is very difficult even if it is possible it infects efficiency, speed and cost. For this, it is necessary to develop automatic categorization programs to help users search for information in a more efficient. In this project, we present the development of a contextual approach for the automatic indexing of unstructured Arabic texts using the TF-IDF weighting. We use a corpus of three categories then categorises the documents into these three & order it according to the document we seek. All this is evaluated by using the "KNN" "SVM” models which gives us the best results.

كلمات الباحثين

traitement automatique de la langue arabe indexation automatique apprentissage automatique supervisé le modèle "KNN" le modèle "SVM"

إشراف وإعداد

الإشراف

Droua Hamdani Ghania

الإعداد

Samar Mohamed Bilel, Yousra Tiouguiouine

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