A partir de cette page vous pouvez :
author
| Retourner au premier écran avec les étagères virtuelles... |
Détail de l'auteur
Auteur Iltache |
Documents disponibles écrits par cet auteur
Ajouter le résultat dans votre panier Faire une suggestion Affiner la recherche Interroger des sources externesCalcul de Similarité entre annotations conceptuelles / Younes Bey (2016)
Titre : Calcul de Similarité entre annotations conceptuelles Type de document : theses et memoires Auteurs : Younes Bey ; Nassim Ben Ramdani ; Malia Mansouri, Auteur ; Iltache, Directeur de thèse Editeur : Tizi Ouzou : UMMTO.FGEI Année de publication : 2016 Importance : 60 p. Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Bibliogr. Langues : Français Mots-clés : Indexation sémantique Thésaurus, Methodes Hybrides Wordnet2.1 JWNL. Résumé : Avec l’augmentation rapide du volume d’information stocké sous format numérique, et
l'avènement du Web, la quantité d'informations disponible ne cesse de croître au cours de ces
dernières années, il est devenu alors très difficile de trouver une information ou un document qui
répond à un besoin de l’utilisateur. Jusqu'ici on dispose d'un grand volume d'information, mais
sans aucune maîtrise de contenu, le résultat est que l'utilisateur perd beaucoup de son temps Ã
examiner un grand nombre de document en cherchant ce qui lui convient, Il a fallu donc
envisager le développement des outils automatiques qui permettent de conserver, chercher et
classer ces informations, et d’assurer une utilisation ciblé et efficaces de ces données.
Notre travail traite l’utilisation des mesures de similarité sémantique pour exprimer la
ressemblance entre les documents textuelle.
Nous avons décomposer notre mémoire en quatre chapitres. Le premier chapitre vise à définir le
processus d’indexation avec ces différents étapes et le langage utilisé qui mène au calcul de la
similarité, on présentera aussi l’algorithme de porter, qui est utilisé pour la normalisation des
mots. Ainsi, les modèles de représentation des documents textuels.
Nous enchainerons dans le deuxième chapitre le problème général de l’indexation classique, et
on introduira comme solution l’indexation sémantique basé sur le sens des mots, et pour trouver
le sens correcte de mots différentes approches de désambiguïsation sont exploités, basées sur
l’utilisation des ressources lexicales et sémantiques.
Le troisième chapitre présente l’utilisation de la similarité dans les différents domaines : la
recherche d’information, la détection plagiat et dans le domaine de classification des documents
.ainsi, les approches utiliser pour mesurer la similarité, qui est notre objectif principal de notre
travail.
Enfin, le dernier chapitre expose la description des approches implémentées ainsi que les
résultats obtenus.En ligne : D:\CD.TH .2016\MASTER INF\BEY Y; BEN RAMDANI N; MANSOURI M..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=30949 Calcul de Similarité entre annotations conceptuelles [theses et memoires] / Younes Bey ; Nassim Ben Ramdani ; Malia Mansouri, Auteur ; Iltache, Directeur de thèse . - Tizi Ouzou (Tizi Ouzou) : UMMTO.FGEI, 2016 . - 60 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr.
Langues : Français
Mots-clés : Indexation sémantique Thésaurus, Methodes Hybrides Wordnet2.1 JWNL. Résumé : Avec l’augmentation rapide du volume d’information stocké sous format numérique, et
l'avènement du Web, la quantité d'informations disponible ne cesse de croître au cours de ces
dernières années, il est devenu alors très difficile de trouver une information ou un document qui
répond à un besoin de l’utilisateur. Jusqu'ici on dispose d'un grand volume d'information, mais
sans aucune maîtrise de contenu, le résultat est que l'utilisateur perd beaucoup de son temps Ã
examiner un grand nombre de document en cherchant ce qui lui convient, Il a fallu donc
envisager le développement des outils automatiques qui permettent de conserver, chercher et
classer ces informations, et d’assurer une utilisation ciblé et efficaces de ces données.
Notre travail traite l’utilisation des mesures de similarité sémantique pour exprimer la
ressemblance entre les documents textuelle.
Nous avons décomposer notre mémoire en quatre chapitres. Le premier chapitre vise à définir le
processus d’indexation avec ces différents étapes et le langage utilisé qui mène au calcul de la
similarité, on présentera aussi l’algorithme de porter, qui est utilisé pour la normalisation des
mots. Ainsi, les modèles de représentation des documents textuels.
Nous enchainerons dans le deuxième chapitre le problème général de l’indexation classique, et
on introduira comme solution l’indexation sémantique basé sur le sens des mots, et pour trouver
le sens correcte de mots différentes approches de désambiguïsation sont exploités, basées sur
l’utilisation des ressources lexicales et sémantiques.
Le troisième chapitre présente l’utilisation de la similarité dans les différents domaines : la
recherche d’information, la détection plagiat et dans le domaine de classification des documents
.ainsi, les approches utiliser pour mesurer la similarité, qui est notre objectif principal de notre
travail.
Enfin, le dernier chapitre expose la description des approches implémentées ainsi que les
résultats obtenus.En ligne : D:\CD.TH .2016\MASTER INF\BEY Y; BEN RAMDANI N; MANSOURI M..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=30949 Réservation
Réserver ce document
Exemplaires
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAST.INF.64-16/2 MAST.INF.64-16 Mémoires Magasin de Thèses et Mémoires / INF Master en Informatique Disponible MAST.INF.64-16/1 MAST.INF.64-16 Mémoires Magasin de Thèses et Mémoires / INF Master en Informatique Disponible Aucun avis, veuillez vous identifier pour ajouter le vôtre !
Titre : Comparaison des différentes approches de classification automatique des documents textuels. Type de document : theses et memoires Auteurs : Sarah Daoudi ; Cherrad Nassima ; Iltache, Directeur de thèse Editeur : Tizi Ouzou : UMMTO.FGEI Année de publication : 2016 Importance : 66 p. Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Bibliogr. Langues : Français Mots-clés : Indéxation Elément d'indéxation Pondération Weka Net beans. Résumé : Historiquement, la croissance du volume de données textuelles comme les livres et les articles dans les bibliothèques durant des siècles a imposé de définir des mécanismes efficaces pour les localiser. Les premières techniques, comme l’indexation et l’utilisation des catégories de classification ont marqué le monde de l’information électronique. D’énormes efforts ont été déployés depuis, comme le montre la littérature, pour développer des approches et des techniques permettant de retrouver l’information voulue effectivement et efficacement à partir de vastes collections de données textuelles.
L’envie d’organiser pour simplifier a progressivement évolué vers l’ambition de classifier pour comprendre et, pourquoi pas pour prédire. Cette évolution a conduit à la création d’outils et de stratégies de classification automatique des données. La classification s’apparente toutefois, au problème de l’extraction de la sémantique d’un texte, puisque l’appartenance d’un document à une catégorie est étroitement liée à la signification de ce texte. De plus, les algorithmes de classification ne sont pas capables de traiter directement les textes dans leur forme brute, c’est pourquoi, une étape préliminaire dite Indexation est nécessaire. Cette étape consiste généralement en la représentation de chaque document par un vecteur, dont les composantes sont par exemple les mots contenus dans le texte, afin de le rendre exploitable par les algorithmes d’apprentissage. Une collection de textes peut être ainsi représentée par une matrice dont les lignes sont les termes pondérés les plus représentatifs, et les colonnes sont les documents de cette collection.
On distingue deux approches de classifications automatiques : supervisée et non-supervisée. Les deux approches partagent un but commun mais, à la différence de la classification non supervisée où l’ordinateur doit découvrir lui-même des groupes de documents, la classification supervisée suppose qu’il existe déjà une classification de documents, autrement dit, il existe au départ un échantillon dit d’apprentissage dont le classement est connu. Cet échantillon est utilisé pour l’apprentissage des règles de classement.
L’objectif de notre travail consiste à faire une comparaison entre les différentes méthodes de classification supervisée, à savoir, la méthode SVM, KNN, l’Arbre de décision et la méthode Naïve Bayes, et ceci, en les appliquant sur deux collections distinctes de documents textuels. A l’issus de ce travail, on va analyser les résultats afin d’évaluer les performances de chaque algorithme dans chaque collection. Et pour la réalisation de cette expérimentation, on utilisera la boite à outil WEKA.
Mots clés : indexation, classification automatique, lemmatisation, pondération, SVM, KNN, Naive Bayes, Arbre de décision, WekaEn ligne : D:\CD.TH .2016\MASTER INF\DAOUDI S; CHERRAD N..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=30860 Comparaison des différentes approches de classification automatique des documents textuels. [theses et memoires] / Sarah Daoudi ; Cherrad Nassima ; Iltache, Directeur de thèse . - Tizi Ouzou (Tizi Ouzou) : UMMTO.FGEI, 2016 . - 66 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr.
Langues : Français
Mots-clés : Indéxation Elément d'indéxation Pondération Weka Net beans. Résumé : Historiquement, la croissance du volume de données textuelles comme les livres et les articles dans les bibliothèques durant des siècles a imposé de définir des mécanismes efficaces pour les localiser. Les premières techniques, comme l’indexation et l’utilisation des catégories de classification ont marqué le monde de l’information électronique. D’énormes efforts ont été déployés depuis, comme le montre la littérature, pour développer des approches et des techniques permettant de retrouver l’information voulue effectivement et efficacement à partir de vastes collections de données textuelles.
L’envie d’organiser pour simplifier a progressivement évolué vers l’ambition de classifier pour comprendre et, pourquoi pas pour prédire. Cette évolution a conduit à la création d’outils et de stratégies de classification automatique des données. La classification s’apparente toutefois, au problème de l’extraction de la sémantique d’un texte, puisque l’appartenance d’un document à une catégorie est étroitement liée à la signification de ce texte. De plus, les algorithmes de classification ne sont pas capables de traiter directement les textes dans leur forme brute, c’est pourquoi, une étape préliminaire dite Indexation est nécessaire. Cette étape consiste généralement en la représentation de chaque document par un vecteur, dont les composantes sont par exemple les mots contenus dans le texte, afin de le rendre exploitable par les algorithmes d’apprentissage. Une collection de textes peut être ainsi représentée par une matrice dont les lignes sont les termes pondérés les plus représentatifs, et les colonnes sont les documents de cette collection.
On distingue deux approches de classifications automatiques : supervisée et non-supervisée. Les deux approches partagent un but commun mais, à la différence de la classification non supervisée où l’ordinateur doit découvrir lui-même des groupes de documents, la classification supervisée suppose qu’il existe déjà une classification de documents, autrement dit, il existe au départ un échantillon dit d’apprentissage dont le classement est connu. Cet échantillon est utilisé pour l’apprentissage des règles de classement.
L’objectif de notre travail consiste à faire une comparaison entre les différentes méthodes de classification supervisée, à savoir, la méthode SVM, KNN, l’Arbre de décision et la méthode Naïve Bayes, et ceci, en les appliquant sur deux collections distinctes de documents textuels. A l’issus de ce travail, on va analyser les résultats afin d’évaluer les performances de chaque algorithme dans chaque collection. Et pour la réalisation de cette expérimentation, on utilisera la boite à outil WEKA.
Mots clés : indexation, classification automatique, lemmatisation, pondération, SVM, KNN, Naive Bayes, Arbre de décision, WekaEn ligne : D:\CD.TH .2016\MASTER INF\DAOUDI S; CHERRAD N..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=30860 Réservation
Réserver ce document
Exemplaires
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAST.INF.54-16/2 MAST.INF.54-16 Mémoires Magasin de Thèses et Mémoires / INF Master en Informatique Disponible MAST.INF.54-16/1 MAST.INF.54-16 Mémoires Magasin de Thèses et Mémoires / INF Master en Informatique Disponible Aucun avis, veuillez vous identifier pour ajouter le vôtre !
Titre : Conception et réalisation d'un site web dynamique pour une agence immobiliéres cas : l'agence immobiliére "La Tour" Type de document : theses et memoires Auteurs : Nawel Chabni ; Chemoune Nabila ; Iltache, Directeur de thèse Editeur : Tizi Ouzou : UMMTO.FGEI Année de publication : 2011 Importance : 74 p. Présentation : ill. Format : 30cm. Note générale : Bibliogr. Langues : Français Mots-clés : Web PHP Mysql. Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=31603 Conception et réalisation d'un site web dynamique pour une agence immobiliéres cas : l'agence immobiliére "La Tour" [theses et memoires] / Nawel Chabni ; Chemoune Nabila ; Iltache, Directeur de thèse . - Tizi Ouzou (Tizi Ouzou) : UMMTO.FGEI, 2011 . - 74 p. : ill. ; 30cm.
Bibliogr.
Langues : Français
Mots-clés : Web PHP Mysql. Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=31603 Réservation
Réserver ce document
Exemplaires
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité LIC.INF.58-11/2 LIC.INF.58-11 Mémoires Magasin de Thèses et Mémoires / INF Licence professionnelle en Informatique Disponible LIC.INF.58-11/1 LIC.INF.58-11 Mémoires Magasin de Thèses et Mémoires / INF Licence professionnelle en Informatique Disponible Aucun avis, veuillez vous identifier pour ajouter le vôtre !
Titre : Conception et réalisation d'un site web dynamique pour l'institut ESSOR. Type de document : theses et memoires Auteurs : Hayat Mansouri ; Iltache, Directeur de thèse Editeur : Tizi Ouzou : UMMTO.FGEI Année de publication : 2012 Importance : 90 p. Présentation : ill. Format : 30 cm Note générale : Bibliogr. Langues : Français Mots-clés : Site Web Internet Architecture client/serveur Essor Classification reseaux informatique Diagramme Wamp serveur Résumé : Ce mémoire porte sur le thème conception et réalisation d’un site web
dynamique pour l’institut d’essor.
Notre objectifs de cette étude et de réaliser un site web qui consiste à facilite la
tâche de renseignement dans l’institut d’essor
Pour mieux organiser notre projet on a structuré de la manière suivante:
chap1:nous avons présenté l’organisme d’accueil
Chap2:dans ce chapitre on a donnée une idée générale sur les réseaux et
notamment l’architecture client/serveur, l’internet et le web.
Chap3: ce chapitre est consacré à la conception de notre application qui
consiste à la réalisation d’une application web pour cela nous avons adopte pour
le langage UML
Chap4: on a présente l’environnement de développent et les utiles utilises
et quelque interface.En ligne : D:\CD.TH.2012\CD.LP.2012\MANSOURI.HAYAT.PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=31993 Conception et réalisation d'un site web dynamique pour l'institut ESSOR. [theses et memoires] / Hayat Mansouri ; Iltache, Directeur de thèse . - Tizi Ouzou (Tizi Ouzou) : UMMTO.FGEI, 2012 . - 90 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr.
Langues : Français
Mots-clés : Site Web Internet Architecture client/serveur Essor Classification reseaux informatique Diagramme Wamp serveur Résumé : Ce mémoire porte sur le thème conception et réalisation d’un site web
dynamique pour l’institut d’essor.
Notre objectifs de cette étude et de réaliser un site web qui consiste à facilite la
tâche de renseignement dans l’institut d’essor
Pour mieux organiser notre projet on a structuré de la manière suivante:
chap1:nous avons présenté l’organisme d’accueil
Chap2:dans ce chapitre on a donnée une idée générale sur les réseaux et
notamment l’architecture client/serveur, l’internet et le web.
Chap3: ce chapitre est consacré à la conception de notre application qui
consiste à la réalisation d’une application web pour cela nous avons adopte pour
le langage UML
Chap4: on a présente l’environnement de développent et les utiles utilises
et quelque interface.En ligne : D:\CD.TH.2012\CD.LP.2012\MANSOURI.HAYAT.PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=31993 Réservation
Réserver ce document
Exemplaires
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité LIC.INF.02-12/2 LIC.INF.02-12 Mémoires Magasin de Thèses et Mémoires / INF Licence professionnelle en Informatique Disponible LIC.INF.02-12/1 LIC.INF.02-12 Mémoires Magasin de Thèses et Mémoires / INF Licence professionnelle en Informatique Disponible Aucun avis, veuillez vous identifier pour ajouter le vôtre !
Titre : Désambiguisation des termes ambigus dans des documents textuels. Type de document : theses et memoires Auteurs : Younes Mezaour ; Hafid Arezki ; Iltache, Directeur de thèse Editeur : Tizi Ouzou : UMMTO.FGEI Année de publication : 2016 Importance : 43 p. Présentation : ill. Format : 30 cm. Note générale : Bibliogr. Langues : Français Mots-clés : Indexation Calcule de similarité Classification des doc Algorithme de desambiguisation. Résumé : L’objectif de notre projet présenté dans ce mémoire s’inscrit dans le contexte de la
désambigüisation des termes ambigus dans des documents textuels. Notre travail consiste Ã
faire une comparaison entre deux algorithmes de désambiguïsation, à savoir l’Algorithme de
désambiguïsation Left to right et l’Algorithme de désambiguïsation par translation d’une
fenêtre de termes, dans le but d’analyser les résultats afin d’évaluer les performances de
chaque algorithme.
Par conséquent, on utilisera pour la réalisation de ce travail le corpus brown et le corpus
semcor.
Notre mémoire est structuré en quatre chapitres. Le premier chapitre présente l’indexation, ses
concepts et ses différentes étapes. Le deuxième chapitre présente l’essentiel de notre travail,
commençant par l’introduction, présenter des approches de désambiguïsation et illustrer et
détailler les deux algorithmes utilisés. Puis la description des Mesures permettant le calcul de
Similarité entre concepts appartenant à une ressource externe.
Enfin, le dernier chapitre est consacré à l’implémentation des deux algorithmes utilisés, leur
évaluation sur le corpus Brown puis comparaison de leurs résultats en terme de précision.
Finalement, analyse des résultats de la comparaison, et évaluation des performances des
algorithmes implémentés, représentation de l’environnement de développement (NetBeans),
et le corpus brown et le corpus semcor.En ligne : D:\CD.TH .2016\MASTER INF\MEZAOUR Y; HAFID A..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=30901 Désambiguisation des termes ambigus dans des documents textuels. [theses et memoires] / Younes Mezaour ; Hafid Arezki ; Iltache, Directeur de thèse . - Tizi Ouzou (Tizi Ouzou) : UMMTO.FGEI, 2016 . - 43 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr.
Langues : Français
Mots-clés : Indexation Calcule de similarité Classification des doc Algorithme de desambiguisation. Résumé : L’objectif de notre projet présenté dans ce mémoire s’inscrit dans le contexte de la
désambigüisation des termes ambigus dans des documents textuels. Notre travail consiste Ã
faire une comparaison entre deux algorithmes de désambiguïsation, à savoir l’Algorithme de
désambiguïsation Left to right et l’Algorithme de désambiguïsation par translation d’une
fenêtre de termes, dans le but d’analyser les résultats afin d’évaluer les performances de
chaque algorithme.
Par conséquent, on utilisera pour la réalisation de ce travail le corpus brown et le corpus
semcor.
Notre mémoire est structuré en quatre chapitres. Le premier chapitre présente l’indexation, ses
concepts et ses différentes étapes. Le deuxième chapitre présente l’essentiel de notre travail,
commençant par l’introduction, présenter des approches de désambiguïsation et illustrer et
détailler les deux algorithmes utilisés. Puis la description des Mesures permettant le calcul de
Similarité entre concepts appartenant à une ressource externe.
Enfin, le dernier chapitre est consacré à l’implémentation des deux algorithmes utilisés, leur
évaluation sur le corpus Brown puis comparaison de leurs résultats en terme de précision.
Finalement, analyse des résultats de la comparaison, et évaluation des performances des
algorithmes implémentés, représentation de l’environnement de développement (NetBeans),
et le corpus brown et le corpus semcor.En ligne : D:\CD.TH .2016\MASTER INF\MEZAOUR Y; HAFID A..PDF Format de la ressource électronique : Permalink : ./index.php?lvl=notice_display&id=30901 Réservation
Réserver ce document
Exemplaires
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité MAST.INF.82-16/2 MAST.INF.82-16 Mémoires Magasin de Thèses et Mémoires / INF Master en Informatique Disponible MAST.INF.82-16/1 MAST.INF.82-16 Mémoires Magasin de Thèses et Mémoires / INF Master en Informatique Disponible Aucun avis, veuillez vous identifier pour ajouter le vôtre !
