Titre : | Classification Automatique de Textes par Les Réseaux de Neurones |
Auteurs : | Sadia Filali, Auteur ; Mohamed Hakim Belghozlane, Auteur ; Setti Ahmed, Soraya, Directeur de thèse |
Type de document : | texte manuscrit |
Editeur : | Université mustapha stambouli de Mascara:Faculté des sciences exactes, 2022 |
ISBN/ISSN/EAN : | SE02232T |
Format : | 83P. / couv. ill. / 29cm. |
Accompagnement : | disque optique numérique (CD-ROM) |
Langues: | Français |
Résumé : |
Dans ce projet, nous nous sommes intéressés à une nouvelle méthode de classification automatique de textes, il s’agit d’une hybridation entre deux modèles de réseaux de neurones à savoir : LSTM et MLP ; nous avons proposé telle méthode afin d’améliorer les performances des classificateurs entrainés par la RP. En nous basant sur cette méthode, nous avons introduit deux modèles de classification. Afin de détailler nos apports, nous avons organisé ce mémoire autour de quatre chapitres dont l’objectif du premier est de situer le lecteur dans le contexte de notre travail de classification automatique de textes et lui permettre de suivre les démarches faites dans cette étude. Dans le deuxième, nous avons présenté avec un peu de détail les réseaux de neurones, leurs principes, leurs types. Ensuite, la méthode proposée a été présentée dans le troisième chapitre Lors de la phase d’apprentissage, une hybridation des deux modèles pour permettre une classification rapide et une amélioration de l’apprentissage de ces classificateurs. L’idée de base consiste à classifier des corpus de différentes catégories, et d’effectuer des tests avec celles-ci pour classer de nouveaux exemples. Nous avons d’abord introduit deux modèles de classification qui se basent sur l’application de la méthode proposée sur le perceptron multicouche. |
Exemplaires (1)
Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
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SE02232T | INF831 | Livre audio | Bibliothèque des Sciences Exactes | 7-Mémoires Master | Consultation sur place Exclu du prêt |
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