Predicting Depression Levels Using Social Networking
| dc.contributor.author | Aissaoui, Sonia | |
| dc.contributor.author | Belhadjer, Samir | |
| dc.date.accessioned | 2021-01-05T10:00:17Z | |
| dc.date.available | 2021-01-05T10:00:17Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.description.abstract | De nos jours, le traitement de texte est un domaine majeur de l’apprentissage automatique qui traite l’interaction entre les ordinateurs et les humains en utilisant le langage naturel. La pr´ediction des niveaux de d´epression `a partir des r´eseaux sociaux est l’un des domaines de recherche les plus actifs dans le traitement du langage naturel et l’exploration de texte. Ce probl`eme est trait´e par diff´erentes techniques de classification pour l’apprentissage automatique. Nous avons hybrid´e deux algorithmes d’apprentissage automatique les plus connus, un r´eseau de neurones convolutif et une m´emoire `a long terme `a court terme pour obtenir des meilleurs r´esultats | en_US |
| dc.identifier.uri | http://172.16.99.83:4000/handle/123456789/11060 | |
| dc.language.iso | fr | en_US |
| dc.publisher | Université Akli Mohand Oulhadje-Bouira | en_US |
| dc.subject | r´eseau de neurones convolutifs, m´emoire `a long terme `a court terme, apprentissage automatique, traitement de texte, r´eseaux sociaux | en_US |
| dc.title | Predicting Depression Levels Using Social Networking | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |