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Titre : | Mesure de e similarité sim dans un contexte ntexte de la langue arabe |
Auteurs : | Mr FELLAH LAH A Aissa, Directeur de thèse |
Type de document : | texte imprimé |
Editeur : | Algèrie:unv saida-Dr Moulay Tahar, 2019 |
Format : | 88P / Figures & tableaux / 29 cm |
Accompagnement : | CD |
Note générale : | Bibliographie |
Langues: | Français |
Catégories : | |
Résumé : |
Ce chapitre résume le travail accompli par ce mémoire. Il traite de la conclusion des
résultats des expériences. Il aborde également les travaux futurs. Ce mémoire a étudié les mesures de similarité sémantique traditionnelles sur AWN. Ensuite, ces mesures ont été appliquées à l’aide de données arabes sur AWN. Ce mémoire montre que AWN fournit des sources d’information qui sont : les distances entre les concepts, les profondeurs des concepts et le contenu informationnel des concepts. , ces sources d’information pourraient être utilisées par différentes catégories de mesures telles que les mesures basées sur les chemins, les mesures basées sur le contenu d’informations dépendant des corpus et les mesures hybrides pour calculer le score de similarité entre les paires de mots arabes Le mémoire montre que AWN a des sources d’information manquantes telles que des glosses de concepts. Cependant, certaines des mesures basées sur les caractéristiques ont besoin de ces gloses pour être appliquées sur AWN. Par conséquent, la mesure de Lesk qui est une mesure basée sur les caractéristiques est difficile à appliquer En outre, les mesures basées sur le contenu des informations dépendant du corpus ne sont pas encore appliquées sur AWN en raison du problème d’ambiguïté et de données éparses. Toutefois, pour éviter ces problèmes, ce mémoire recommande d’utiliser des mesures indépendantes du corpus. Les résultats expérimentaux de l’application des mesures de similarité sémantique traditionnelles sur AWN ont révélé que la mesure WuP à la valeur de corrélation la plus élevée avec les évaluations humaines. De plus, la mesure WuP a obtenu la valeur MSE la plus faible par rapport aux autres mesures ; par conséquent, ce résultat indique que la mesure WuP a les meilleures performances. Cette recherche a révélé qu’il y a une pénurie en utilisant AWN comme base de connaissance sémantique dans la recherche du score de similarité entre les paires de mots arabes, pour la raison suivante : absence de gloses de concepts, beaucoup de mots arabes manquent, et il n’y a pas assez de liens (relations) entre les mots arabes. En outre, AWN contient seulement 9.698 synsets, qui ont considéré comme un nombre peu pour une langue riche telle que l’arabe. |
Note de contenu : |
1-Introduction
2-Langue Arabe 3-Mesure de Similarité 4-Implémentation et Expérimentation |
Exemplaires (1)
Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
---|---|---|---|---|---|
TECT06135 | T.I.MS00560 | Périodique | Salle des Thèses | Informatique | Exclu du prêt |
Documents numériques (1)
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