Titre :	Temporal Annotation of English Text
Type de document :	theses et memoires
Auteurs :	Fazia Bouabacha ; Lilia Bougchiche, Directeur de thèse
Editeur :	Tizi ouzou : UMMTO- FGEI
Année de publication :	2017
Importance :	59 p.
Présentation :	ill.
Format :	30 cm.
Note générale :	Bibliogr
Langues :	Français
Mots-clés :	Recherche d’information  Classification Supervisée  Arbre de décision  WordNet  WordNet Temporel
Résumé :	Dans les dernières années, on peut noter un intérêt croissant pour les applications de Traitement Automatique des Langues (TAL) et de Recherche d’Information (RI) qui peuvent analyser la masse de données numériques disponibles, avec une demande croissante pour une prise en considération de la dimension temporelle. Pour la recherche d’information, face à la quantité d’informations disponibles, proposer un accès aux documents ou aux textes via leur dimension temporelle est particulièrement pertinent. Le Traitement automatique de la langue naturelle (TALN) ou des langues (TAL) est une discipline à la frontière de la linguistique, de l'informatique et de l'intelligence artificielle. Elle concerne la conception de systèmes et techniques informatiques permettant de manipuler le langage humain dans tous ses aspects. Ce travail se situe dans le domaine de traitement automatique des langues plus particulièrement dans le cadre de l’annotation temporelle d’une ontologie lexicale qui révèle de TAL. Notre travail consiste à mettre en oeuvre cette approche, pour cela on a utilisé la base de connaissance lexicale WordNet c'est-à-dire on a applique l’apprentissage automatique sur l’ensemble des concepts de cette base de connaissance. Pour réaliser notre travail nous l’avons découpé en quatre parties : La 1er porte sur des généralités sur le domaine de traitement automatique des langues(TAL), notamment les nivaux de traitement automatique des langues. Les domaines d’application ainsi que les avantages de traitement automatique des langues. La 2eme porte sur la classification, nous présentons la classification avec les méthodes de cette dernière. 2 La 3eme porte sur le WordNet ainsi que les différentes relations qui existe dans WordNet. La 4eme porte sur l’annotation temporelle de wordNet, la conception et l’implémentation de l’approche proposée et l’expérimentation de notre approche en précisant les outils utilisés et le langage utilisés pour sa mise en oeuvre
En ligne :	D:\CD.THESE.2017\CD MASTER. INF\BOUABACHA F..PDF
Format de la ressource électronique :	PDF
Permalink :	./index.php?lvl=notice_display&id=33820

Temporal Annotation of English Text [theses et memoires] / Fazia Bouabacha ; Lilia Bougchiche, Directeur de thèse . - Tizi ouzou (Tizi ouzou) : UMMTO- FGEI, 2017 . - 59 p. : ill. ; 30 cm.
Bibliogr
Langues : Français

Mots-clés :	Recherche d’information  Classification Supervisée  Arbre de décision  WordNet  WordNet Temporel
Résumé :	Dans les dernières années, on peut noter un intérêt croissant pour les applications de Traitement Automatique des Langues (TAL) et de Recherche d’Information (RI) qui peuvent analyser la masse de données numériques disponibles, avec une demande croissante pour une prise en considération de la dimension temporelle. Pour la recherche d’information, face à la quantité d’informations disponibles, proposer un accès aux documents ou aux textes via leur dimension temporelle est particulièrement pertinent. Le Traitement automatique de la langue naturelle (TALN) ou des langues (TAL) est une discipline à la frontière de la linguistique, de l'informatique et de l'intelligence artificielle. Elle concerne la conception de systèmes et techniques informatiques permettant de manipuler le langage humain dans tous ses aspects. Ce travail se situe dans le domaine de traitement automatique des langues plus particulièrement dans le cadre de l’annotation temporelle d’une ontologie lexicale qui révèle de TAL. Notre travail consiste à mettre en oeuvre cette approche, pour cela on a utilisé la base de connaissance lexicale WordNet c'est-à-dire on a applique l’apprentissage automatique sur l’ensemble des concepts de cette base de connaissance. Pour réaliser notre travail nous l’avons découpé en quatre parties : La 1er porte sur des généralités sur le domaine de traitement automatique des langues(TAL), notamment les nivaux de traitement automatique des langues. Les domaines d’application ainsi que les avantages de traitement automatique des langues. La 2eme porte sur la classification, nous présentons la classification avec les méthodes de cette dernière. 2 La 3eme porte sur le WordNet ainsi que les différentes relations qui existe dans WordNet. La 4eme porte sur l’annotation temporelle de wordNet, la conception et l’implémentation de l’approche proposée et l’expérimentation de notre approche en précisant les outils utilisés et le langage utilisés pour sa mise en oeuvre
En ligne :	D:\CD.THESE.2017\CD MASTER. INF\BOUABACHA F..PDF
Format de la ressource électronique :	PDF
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