Classification des textes prophétiques

dc.contributor.authorLAHRACHE, Fatma
dc.date.accessioned2018-02-07T11:49:42Z
dc.date.available2018-02-07T11:49:42Z
dc.date.issued2016
dc.description.abstractDans ce mémoire, une étude comparative est faite sur deux corpus de textes prophétiques de Sahih Elboukhari de différent nombre de classe, dont on a appliqué les méthodes de classification (Naive bayes, KNN et SVM), après avoir appliqué ces méthodes on a comparé les résultats obtenus sur la base de mesures de classification (F-mesure moyenne et Accurancy). Les résultats obtenus montrent que le meilleur algorithme de classification appliquée sur les textes prophétiques est le SVM (Support Vector Machine) et le meilleur modèle est 3gram sans keepterms. Pour la classification on a utilisé l’environnement de RapidMiner.en_US
dc.identifier.urihttp://dspace.univ-msila.dz:8080//xmlui/handle/123456789/2545
dc.language.isofren_US
dc.publisherFACULTE DES MATHEMATIQUES ET DE L’INFORMATIQUE - UNIVERSITE MOHAMED BOUDIAF - M’SILAen_US
dc.subjectClassification, Naïve bayes, KNN, SVM, Text prophétique, 3gram, Langue Arabe.en_US
dc.titleClassification des textes prophétiquesen_US
dc.typeThesisen_US

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Classification des textes prophétiques.pdf
Size:
15.14 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:

Collections