Dépôt DSpace/Université Larbi Tébessi-Tébessa

Machine Learning pour un Système d’Authentification des versets du saint coran online

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dc.contributor.author Bouagal, Asma
dc.date.accessioned 2022-03-08T10:32:21Z
dc.date.available 2022-03-08T10:32:21Z
dc.date.issued 2020
dc.identifier.uri http//localhost:8080/jspui/handle/123456789/1860
dc.description.abstract Notre 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 prétraitement en_US
dc.description.sponsorship Pr.Laouar Med Ridda en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.publisher Universite laarbi tebessi tebessa en_US
dc.subject Classification des textes, Langue arabe, Coran, TASHKEEL, Diacritiques, Word Tokenizer. en_US
dc.subject Text classification, Arabic language, Koran, TASHKEEL, Diacritics, Word Tokenizer en_US
dc.subject تصنيف النص ، اللغة العربية ، القرآن ، التشكيل ، التشكيل ، رمز الكلمات. en_US
dc.title Machine Learning pour un Système d’Authentification des versets du saint coran online en_US
dc.type Thesis en_US


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