DC Field | Value | Language |
dc.contributor.author | LAOUNI, HOssem | - |
dc.contributor.author | SEDDIK, WAlid | - |
dc.date.accessioned | 2022-04-12T13:29:21Z | - |
dc.date.available | 2022-04-12T13:29:21Z | - |
dc.date.issued | 2020 | - |
dc.identifier.uri | https://repository.esi-sba.dz/jspui/handle/123456789/188 | - |
dc.description | Encadré par : Pr BENSLIMANE Sidi Mohammed Mme KLOUCHE Badia | en_US |
dc.description.abstract | L’analyse des sentiments, une tâche de traitement du langage naturel, est un sujet
d’intérêt dans le passé et dans les années actuelles pour la communauté des
chercheurs. Ce problème a beaucoup de solutions proposées avec différentes techniques
de classification de l’apprentissage machine . L’une des techniques les plus
récente est l’apprentissage profond. Dans ce mémoire, nous dressons un état de l’art
des principales approches à base du deep learning.***
Sentiment analysis, a natural language processing task, is a subject of interest in the
past and in the present years for the research community. This problem has many
solutions proposed with different classification techniques for machine learning. One
of the most recent techniques is deep learning which we find many contributions have
used as a solution to this type of task and also shows good results. | en_US |
dc.language.iso | fr | en_US |
dc.subject | Analyse Du Sentiment | en_US |
dc.subject | Opinion Mining | en_US |
dc.subject | Traitement Automatique De La Langue | en_US |
dc.subject | Deep Learning | en_US |
dc.subject | Machine Learning | en_US |
dc.subject | Classification | en_US |
dc.title | Une approche Deep learning pour l’analyse des sentiments multi-langages | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Appears in Collections: | Master
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