Analyse de l’état mental des utilisateurs de Twitter

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

De nos jours, notre style de vie conduit à la dépression, même chez la jeune génération.Comme des études indiquent que le taux de dépression augmente de jour en jour. Les rapports del'OMS (organisation mondiale de la santé) et d'autres organisations montrent que les conséquencessont pires, voire conduisent au suicide. La majorité des travaux sur la détection des publicationsliées à la dépression sont basés sur les contributions recueillies auprès du grand public des mediassociaux à l'aide de questionnaires. En tant qu’une solution à cette problématique, nous abordons leproblème de l'analyse des sentiments sur un ensemble de tweets préalablement tirés du big-socialdata "Twitter"en passant par une ressource lexicale linguistique (dictionnaire donné ouSentiWordnet) pour la phase de prétraitement et en utilisant un certain nombre de modèlesd'apprentissage automatique traditionnel et en profondeur pour la classification. Il s'agit donc de laclassification automatique de tweets en dépressifs et non-dépressifs. Le Deep Learning, approcheincontournable en Machine Learning, s’avère particulièrement utile et performant pour cetteclassification.

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التعريف والنوع

رقم الوثيقة

0ab6783d-3049-41f5-9263-82a77b077868

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

ماستر (LMD)

نوع الملف

pdf text

أسماء الملفات

2250071_1.pdf

بيانات النشر

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":" Aicha LAKHDARI ","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":" Wala CHEHBELAINE","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"}]

اللغة

French

المصدر والدورية

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Analyse de l’état mental des utilisateurs de Twitter

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0

كلمات الباحثين

Dépression, Tweet, SentiWordnet, Apprentissage Automatique traditionnel, Deep Learning, classification.

إشراف وإعداد

الإشراف

Aicha LAKHDARI

الإعداد

Wala CHEHBELAINE

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