Détection de fausses informations dans  les réseaux sociaux

dc.contributor.author	Ktir, Abassia
dc.date.accessioned	2022-03-09T09:30:10Z
dc.date.available	2022-03-09T09:30:10Z
dc.date.issued	2020
dc.identifier.uri	http//localhost:8080/jspui/handle/123456789/1882
dc.description.abstract	Actuellement, les médias sociaux sont une source d'informations pour de nombreux utilisateurs. Les informations sont publiées sur ces plateformes très rapidement sans vérifier leur authenticité ou leur source. La plupart de ces informations n'ont pas de source et sont classées comme des rumeurs. Notre travail vise à classer automatiquement les informations erronées ou correctes en appliquant l'approche d'apprentissage automatique. À cette fin, nous avons introduit un model qui repose sur le traitement du langage naturel « NLP » en utilisant la technologie de « Indexation des mots » avec un algorithme d'apprentissage en profondeur CNN-1Dafin d'obtenir la meilleure classification possible de l'information	en_US
dc.description.sponsorship	Benjenna Hakim	en_US
dc.language.iso	fr	en_US
dc.publisher	Universite laarbi tebessi tebessa	en_US
dc.subject	réseaux sociaux, fausses rumeurs, classification des informations, apprentissage automatique, apprentissage profond, traitement du langage naturel,Indexation desmots.	en_US
dc.subject	social networks, false rumors, classification of information, machine learning, deep learning, NLP, word embedding.	en_US
dc.title	Détection de fausses informations dans les réseaux sociaux	en_US
dc.type	Thesis	en_US