| Titre : | Similarité entre textes basée sur la fouille de textes pour la contextualisation des tweets |
| Auteurs : | Fatima Benmessabih, Auteur ; Meriem Amina Zingla, Directeur de thèse |
| Type de document : | texte manuscrit |
| Editeur : | Université mustapha stambouli de Mascara:Faculté des sciences exactes, 2023 |
| ISBN/ISSN/EAN : | SE02362T |
| Format : | 45p. / couv.ill. / 29cm |
| Accompagnement : | disque optique numérique (CD-ROM) |
| Langues: | Français |
| Résumé : |
L'émergence des réseaux sociaux a révolutionné la façon de notre communication. Ces plateformes en ont permis aux utilisateurs de se connecter, de partager des informations, de discuter et de créer des communautés virtuelles. Les réseaux sociaux ont ouvert de nouvelles opportunités pour l'expression individuelle, le partage de connaissances, le développement de relations personnelles et professionnelles, ainsi que l'engagement civique. Ils ont également joué un rôle essentiel dans la diffusion rapide de l'information, la mobilisation sociale et le débat public. Les réseaux sociaux ont créé un espace numérique dynamique où les idées, les opinions et les expériences peuvent être partagées instantanément avec un large public, transcendant les frontières géographiques et culturelles. Ils ont transformé la façon dont nous communiquons, interagissons et participons à la société moderne. Cette émergence est largement due à la collaboration des utilisateurs, qui ont été la force motrice de l'émergence de nouveaux services. L'un de ces services est le microblogage qui se présente comme une forme de communication en ligne qui permet aux utilisateurs de partager de courts messages communément appelés "tweets". Ces messages sont généralement limités en nombre de caractères, ce qui oblige les utilisateurs à utiliser un vocabulaire particulier pour pouvoir exprimer un maximum d’information en peu de lettres ou caractères. Ainsi, les messages de Twitter considérés dans leur singularité, sans information additionnelle exogène, peuvent confronter leurs lecteurs à des difficultés d’interprétation. L’ajout d’une contextualisation à ces messages s’est avère très nécessaire. En contextualisant un tweet, les utilisateurs peuvent avoir des informations supplémentaires ou des explications qui permettent de comprendre pleinement le message dans son contexte. Cela peut être réalisé en reliant le tweet à une entité spécifique, en fournissant des références ou en utilisant des liens vers des articles ou des ressources complémentaires. La contextualisation permet ainsi de contourner la contrainte de taille et de transmettre davantage d'informations aux lecteurs intéressés. Cela facilite également la compréhension du tweet et l’évaluation de sa pertinence.. La contextualisation offre ainsi une solution pour maximiser l'information contenue dans les tweets malgré la limitation de taille imposée. La contextualisation des messages a ouvert de nouvelles voies de recherche prometteuses dans le domaine de text mining et de la recherche d'information en générale. Plusieurs approches et techniques ont été proposées pour implémenter des systèmes de contextualisation efficaces. Dans cette axe de recherche et dans le cadre de notre projet de fin d’études nous proposons une nouvelle approche de contextualisation basée sur la fouille de Conclusion générale 42 texte qui opère en deux phases, à savoir : (1) la recherche de documents pertinents aux tweets; (2) l’extraction des passages les plus représentatifs des tweets. Nous utilisons pour la première phase, un système de recherche d’information basé sur un modèle probabiliste. Pour la deuxième phase, nous proposons une métrique basée sur les règles d’association qui permet d’évaluer la similarité entre un tweet et les passages candidats. Cette approche a été évaluée en utilisant la collection de la tâche "Tweet Contextualizationd’INEX 2014". Les résultats obtenus ont confirmé que la synergie entre les règles d’association entre termes et la similarité entre textes est fructueuse. Les travaux et résultats synthétisés dans ce mémoire ouvrent de nombreuses perspectives : - Nous envisageons, de combiner un score de similarité sémantique avec notre score statistique. - D’utiliser d’autres modèles de recherche et étudier leurs impacts sur les contextes obtenus. - D’utiliser d’autres métriques pour l’évaluatio |
Exemplaires (1)
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| SE02362T | INF948 | Livre audio | Bibliothèque des Sciences Exactes | 7-Mémoires Master | Consultation sur place Exclu du prêt |
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