Indexation temporelle d'une ontologie lexicale
| dc.contributor.author | Bouhaci Rym | |
| dc.contributor.author | Slimani Taous | |
| dc.contributor.other | Bougchiche Lilia | |
| dc.date.accessioned | 2021-02-28T10:27:00Z | |
| dc.date.available | 2021-02-28T10:27:00Z | |
| dc.date.issued | 2017 | |
| dc.description | 80 f. : ill. ; 30 cm. (+ CD-Rom) | en |
| dc.description.abstract | 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’indexation 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 connaissances lexicale WordNet c’est-à-dire on a appliqué l’apprentissage automatique sur l’ensemble des concepts de cette ontologie et on a utilisé python pour l’implémenter. 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 niveaux de traitement automatique des langues. Les domaines d’application ainsi que les avantages de traitement automatique des langues. La 2eme porte sur l’indexation, nous définissons d’abord l’indexation ainsi que ses différents types, nous présentons ensuite la classification avec les méthodes de cette dernière. La 3eme porte sur les ontologies ainsi que les différentes relations qui existe dans WordNet. La 4eme porte sur l’indexation 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. Ce travail se termine par une conclusion générale et quelques perspectives. Mot clés | en |
| dc.identifier.citation | Conduite De Projets Informatiques | |
| dc.identifier.other | MAST.INF.44-17 | en |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ummto.dz/handle/ummto/12277 | |
| dc.language.iso | fr | en |
| dc.publisher | Université Mouloud Mammeri | en |
| dc.subject | Classification | en |
| dc.subject | Indexation | en |
| dc.subject | K-means | en |
| dc.subject | Ontologies semi-formelles | en |
| dc.subject | Ontologies formelles | en |
| dc.subject | Hyperonymie | en |
| dc.subject | Meronymie | en |
| dc.title | Indexation temporelle d'une ontologie lexicale | en |
| dc.type | Thesis | en |