Predicting Depression Levels Using Social Networking

dc.contributor.authorAissaoui, Sonia
dc.contributor.authorBelhadjer, Samir
dc.date.accessioned2021-01-05T10:00:17Z
dc.date.available2021-01-05T10:00:17Z
dc.date.issued2020
dc.description.abstractDe 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´esultatsen_US
dc.identifier.urihttp://172.16.99.83:4000/handle/123456789/11060
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité Akli Mohand Oulhadje-Bouiraen_US
dc.subjectr´eseau de neurones convolutifs, m´emoire `a long terme `a court terme, apprentissage automatique, traitement de texte, r´eseaux sociauxen_US
dc.titlePredicting Depression Levels Using Social Networkingen_US
dc.typeThesisen_US

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