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dc.contributor.authorBouagal, Asma-
dc.date.accessioned2022-03-08T10:32:21Z-
dc.date.available2022-03-08T10:32:21Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.urihttp//localhost:8080/jspui/handle/123456789/1860-
dc.description.abstractNotre travail décrit un système de classification des textes arabes et coranique en fonction des similarités. Nous avons utilisé des techniques d’apprentissage automatique dans lesquelles nous avons appliqué de nombreux filtres et classificateurs. Les meilleurs résultats ont été obtenus en utilisant l'algorithme LSTM (Long Short-Term Memory), avec une exactitude de l’ordre de 86,67%, une perte de 21,27%, cela sans enlever le TASHKEEL. Et avec le TASHKEEL ont obtient une exactitude de l’ordre de 100%, une perte de 17,8%. Nous avons observé que les diacritiques peuvent avoir un impact négatif sur l’exactitude et la perte s’ils sont utilisés avec la technique de "Word Tokenizer" dans la phase de prétraitementen_US
dc.description.sponsorshipPr.Laouar Med Riddaen_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversite laarbi tebessi tebessaen_US
dc.subjectClassification des textes, Langue arabe, Coran, TASHKEEL, Diacritiques, Word Tokenizer.en_US
dc.subjectText classification, Arabic language, Koran, TASHKEEL, Diacritics, Word Tokenizeren_US
dc.subjectتصنيف النص ، اللغة العربية ، القرآن ، التشكيل ، التشكيل ، رمز الكلمات.en_US
dc.titleMachine Learning pour un Système d’Authentification des versets du saint coran onlineen_US
dc.typeThesisen_US
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