نهج ذي لتصنیف النصوص في الشات الاجتماعة حسب اللهجات العرة - حنين, بالمهدي; دنيا, بالطاهر (My University, 2022)
شهد العـالم المعاصـر مجموعة من التحولات المتسـارعة في مجـال الاتصـال وتقنیـة المعلومـات؛ خاصة مع الاستخدام الواسع لمواقع التواصل الاجتماعي إذ أنها ریزة أساسة لمختلف التعاملات في ل مجالات. عتبر تنقیب البانات وتعدین النصوص من التقنات و المجالات المهمة في العالم وخاصة الشة الافتراضة وتنوع اللغة العرة في لهجاتها في المغرب العري والخلیج. حیث تعبر ل لهجة عن هوة صاحبها وما حاول إصاله لطرف آخر أد إلى خل حجم بانات هائل ملیى معلومات مفیدة. خاصة في مجال التجارة الكترونة والتسو . في عملنا هذا عملنا على تطبی خوارزمات التعلم الآلي لتصنیف النصوص وتعلقات شات التواصل الاجتماعي حسب اللهجة : الجزائرة، التونسة ،المصرة، الشامة ،الخلیجة .Le monde d’aujourd’hui est témoin d’une série de transformations rapides dans la communication et la technologie de l’information; En particulier avec l’utilisation généralisée des sites de médias sociaux car il est un pilier fondamental de différentes transactions dans tous les domaines. L’exploration de données et l’exploration de textes sont des technologies et des domaines importants dans le monde, en particulier le réseau virtuel et la diversité de la langue arabe dans ses dialectes au Maghreb et dans le Golfe. Chaque dialecte exprime l’identité du propriétaire et ce qu’il essaie de communiquer à une autre partie a créé un énorme volume de données remplies d’informations utiles. En particulier dans le domaine du commerce électronique et du marketing. Dans notre travail, nous avons travaillé sur l’application d’algorithmes d’apprentissage automatique pour classer les textes et les commentaires des réseaux sociaux en termes de dialecte : Algérie, Tunisie, Egypte, Shamia, Golfe.
mémoire master informatique
Keywords: شات التواصل الاجتماعي ، الذاء الاصطناعي ، تعلم الآلة ،اللهجات العرة ، التصنیف ، تعدین النصوص.; réseaux sociaux, intelligence artificielle, apprentissage automatique, dialectes arabes, classification, extraction de texte.