001064227
100 $a20121011 y50
101 $afre
2001 $aExtraction de connaissances à partir de données :
application au hadith$bressource électronique
210 $aUniversité de Sétif 1 - Ferhat Abbas : Département d'Informatique$cUniversité de Sétif 1 - Ferhat Abbas$d2012
215 $a123P$dCD
328 1$bMagister$cInformatique$eDépartement d'Informatique , Université de Sétif 1 - Ferhat Abbas$d2012
330 $aCette thèse se focalise sur deux problématiques clés liées à la fouille de texte, à savoir : la classification et
l’acquisition des connaissances. En dépit de leur relative maturité, ces deux problématiques présentent
encore certains défis majeurs qui doivent être soulevés.
En premier lieu, pour la classification automatique, un défi bien connu et non résolu consiste à effectuer des
classifications avec un minimum de paramètres en entrée ; cette recherche a pour but d’étudier les nouvelles
méthodes de classification des connaissances dans les bases de données textuelles telles que celles des
Traditions Prophétiques (Hadith)
En deuxième lieu, pour l’acquisition des connaissances, nous nous sommes intéressés à des problématiques
importantes liées à la construction d’ontologies à partir de texte : en particulier a partir du corpus des
Traditions Prophétiques (Hadith).
Nous proposons ainsi, un nouveau cadre pour l’apprentissage d’ontologies à partir du texte. Notre
proposition est une approche hybride qui combine les avantages suivants par rapport aux autres approches
:(1) la capacité de capturer avec plus de flexibilité des relations dans le texte, (2) des concepts qui traduisent
mieux le contexte du corpus considéré, (3) des décisions plus fiables prises durant le processus
d’apprentissage à travers la considération et l’inclusion de plusieurs relations sémantiques, et, enfin, (4)
l’évolution de l’ontologie apprise sans aucun effort manuel considérable, après son inclusion au coeur d’un
système de recherche d’information
610 $aFouille de données, Extraction de connaissances, Hadith, Corpus hadith.
700 $aHELASSA, madiha
701 $aArray
801 0$aDZ$bCERIST PNST
901$ac
990 $aTH853