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http://hdl.handle.net/123456789/568
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Titre: | Text-Mining dans les Réseaux Sociaux : Analyse des Sentiments sur Twitter |
Auteur(s): | MOSTEFAI, Inas ELBERRICHI, Zakaria |
Mots-clés: | Analyse des sentiments Twitter Apprentissage Automatique WordNet AFINN SentiWordNet SVM Naïve Bayes |
Date de publication: | 16-déc-2013 |
Résumé: | Les réseaux sociaux sont une excellente source d’information et d’extraction d’opinion. Aujourd’hui, la majorité des internautes utilisent ces plateformes pour partager leurs sentiments et opinions concernant des produits ou services. L’exploitation de ces opinions ne peut être que fructueuse. Dans notre travail, nous avons exposer le problème de l'analyse des sentiments sur les réseaux sociaux en présentant de multiples expérimentations faites dans ce contexte sur des Tweets, en exploitant les deux grandes approches bien connues dans ce domaine, à savoir, l’approche basée sur un lexique affectif et l’autre basée sur l’apprentissage automatique. Nous introduirons aussi une approche originale qui exploite la sémantique dans la deuxième approche, en utilisant la base de données lexicale WordNet. |
URI/URL: | http://hdl.handle.net/123456789/568 |
Collection(s) : | Informatique
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