Adaptation de la fragmentation verticale sur les bases de données Orientées lignes. / CHAALAL Hichem 

Public ISBD Titre : Adaptation de la fragmentation verticale sur les bases de données Orientées lignes. Type de document : texte imprimé Auteurs : CHAALAL Hichem, Auteur Année de publication : 2020-2021 Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:informatique Mots-clés : Algorithmes génétique, OLAP, OLTP, fragmentation verticale, APB, TPCH, Conception Physique. Résumé : Le volume de données utilisé par les systèmes d’informations ne cesse de croitre, dépassant parfois les Téra Octets quotidiennement, ce volume de données devient difficile à gérer sur les systèmes de gestions de bases de données traditionnels tels que les SGBDR (Systèmes de gestions de Bases de Données Relationnels). Les bases de données orientées lignes sont omni présentes dans les entreprises, et les experts sont plus habitués à manipuler ce type de bases de données, toutefois, celles-ci ne sont parfois pas aussi adaptées que les autres types bases de données, avec un passage à l’échelle difficile. Afin de répondre à cette problématique, nous avons proposé une approche avec une nouvelle structure permettant de jouir à la fois des avantages des bases de données orientées lignes, et d’arriver à gérer un volume de données important, tout en présentant des résultats satisfaisants. Dans une étude précédente, nous avons proposé l’algorithme « Affiner » qui donne des recommandations de fragmentations verticales pour une base de données de manière optimale. Nous l’avons comparé à d’autres algorithmes de la littérature, notamment des algorithmes génétiques et de data mining, ensuite nous avons optimisé la structure physique d’une table fragmentée verticalement, afin de permettre une fragmentation verticale totale d’une table volumineuse. Cela permettra de pousser les limites de la conception physique et ainsi de pouvoir répondre aux besoins des usagers et des utilisateurs de bases de données, les résultats obtenus sont satisfaisants. Comme nous avons rencontré des limites physiques à cette technique, nous avons proposé une amélioration de la structure physique. Théoriquement la nouvelle conception semble efficace, mais dans la pratique nous sommes confrontés à des difficultés d’implémentation de cette technique que nous avons nommé T-plotter. Directeur de thèse : BELBACHIR Hafida Adaptation de la fragmentation verticale sur les bases de données Orientées lignes. [texte imprimé] / CHAALAL Hichem, Auteur . - 2020-2021 . -  + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:informatique Mots-clés : Algorithmes génétique, OLAP, OLTP, fragmentation verticale, APB, TPCH, Conception Physique. Résumé : Le volume de données utilisé par les systèmes d’informations ne cesse de croitre, dépassant parfois les Téra Octets quotidiennement, ce volume de données devient difficile à gérer sur les systèmes de gestions de bases de données traditionnels tels que les SGBDR (Systèmes de gestions de Bases de Données Relationnels). Les bases de données orientées lignes sont omni présentes dans les entreprises, et les experts sont plus habitués à manipuler ce type de bases de données, toutefois, celles-ci ne sont parfois pas aussi adaptées que les autres types bases de données, avec un passage à l’échelle difficile. Afin de répondre à cette problématique, nous avons proposé une approche avec une nouvelle structure permettant de jouir à la fois des avantages des bases de données orientées lignes, et d’arriver à gérer un volume de données important, tout en présentant des résultats satisfaisants. Dans une étude précédente, nous avons proposé l’algorithme « Affiner » qui donne des recommandations de fragmentations verticales pour une base de données de manière optimale. Nous l’avons comparé à d’autres algorithmes de la littérature, notamment des algorithmes génétiques et de data mining, ensuite nous avons optimisé la structure physique d’une table fragmentée verticalement, afin de permettre une fragmentation verticale totale d’une table volumineuse. Cela permettra de pousser les limites de la conception physique et ainsi de pouvoir répondre aux besoins des usagers et des utilisateurs de bases de données, les résultats obtenus sont satisfaisants. Comme nous avons rencontré des limites physiques à cette technique, nous avons proposé une amélioration de la structure physique. Théoriquement la nouvelle conception semble efficace, mais dans la pratique nous sommes confrontés à des difficultés d’implémentation de cette technique que nous avons nommé T-plotter. Directeur de thèse : BELBACHIR Hafida

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1775	02-08-504	Version numérique et papier	Bibliothèque USTOMB	Thèse de Doctorat	Exclu du prêt

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Aide à la décision pour la mise en place de parcours d'apprentissage adaptés aux profils cognitifs des autistes / KINANE DAOUADJI Amina 

Public ISBD Titre : Aide à la décision pour la mise en place de parcours d'apprentissage adaptés aux profils cognitifs des autistes Type de document : document électronique Auteurs : KINANE DAOUADJI Amina, Auteur Année de publication : 2018-2019 Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:informatique Mots-clés : jeu sérieux, micro-jeux, critère d'aide à la décision, apprentissage, autisme, ABA, PECS, degré de concentration, détection faciale serious game, micro-games, criterion of decision support, apprenticeship, autism, ABA, PECS, degree of concentration, facial detection. Résumé : L’Environnement Interactif pour l’Apprentissage Humain (EIAH) est un système ayant pour but de motiver, d’accompagner et de personnaliser l’apprentissage d’un apprenant humain à distance ou non. Dans cette thèse nous visons à proposer un modèle pertinent pour l’apprentissage des enfants autistes algériens dont l’objectif est l’aide à la prise de décision. Ce travail se situe entre deux domaines, le premier étant les jeux sérieux et le deuxième représente une approche de l’intelligence artificielle qui est la vision par ordinateur. Notre objectif est de présenter un système d’aide à la prise de décision adapté aux besoins des enfants autistes, pour améliorer leur apprentissage et leur mode de vie d’une façon significative. Pour parfaire notre but nous avons eu besoin de côtoyer les enfants autistes algériens pendant des mois. Cette expérience nous a mené à proposer MEDIUS : un système d’aide à la prise de décision, en se basant sur une nouvelle stratégie de communication, présentée sous forme de micro-jeux et un système de détection faciale pour calculer et suivre le degré de concentration des apprenants joueurs. Le feedback et les traces d’informations récoltées constituent le profil cognitif de chaque apprenant joueur, qui va par la suite aider le tuteur à déterminer les préférences et le mode de raisonnement de chaque enfant autiste. Ce travail est très utile pour un apprentissage ciblé et personnalisé à chaque apprenant joueur et représente également un moyen de communication abstraite entre le tuteur et l'enfant autiste vu la difficulté des échanges des informations et de la communication qui règne dans le monde des enfants affectés par les troubles les troubles du spectre autistique. An intelligent tutoring system (ITS) is a system designed to create, accompany and personalize the learning of a human learner at a distance or not. In this thesis, we aim to propose a relevant model for the learning of autistic children, whose objective is to help making decision. This work contributes between two areas the first being serious games and the second represents an approach to artificial intelligence that is computer vision. Our goal is to present a decision support system called MEDIUS adapted to the needs of autistic children, to improve their learning and their way of life in a meaningful way. To perfect our goal we needed to rub Algerian autistic children for months. This experience led us to propose MEDIUS: a decision support system, based on a new communication strategy, presented in the form of micro-games and a facial detection system to calculate and monitor the degree of concentration of the learners. The feedback and information traces collected constitute the cognitive profile of each player, who will subsequently help the tutor to determine the preferences and reasoning of each autistic child. This work is very useful for a targeted apprenticeship and personalized to each player ( autistic child) and also represent a mean of communication between the tutor and the autistic child seen the difficulty of the exchanges of the information and the communication which reign in the world of the children affected by the autism spectrum disorder. Directeur de thèse : BENDELLA Fatima Aide à la décision pour la mise en place de parcours d'apprentissage adaptés aux profils cognitifs des autistes [document électronique] / KINANE DAOUADJI Amina, Auteur . - 2018-2019 . -  + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:informatique Mots-clés : jeu sérieux, micro-jeux, critère d'aide à la décision, apprentissage, autisme, ABA, PECS, degré de concentration, détection faciale serious game, micro-games, criterion of decision support, apprenticeship, autism, ABA, PECS, degree of concentration, facial detection. Résumé : L’Environnement Interactif pour l’Apprentissage Humain (EIAH) est un système ayant pour but de motiver, d’accompagner et de personnaliser l’apprentissage d’un apprenant humain à distance ou non. Dans cette thèse nous visons à proposer un modèle pertinent pour l’apprentissage des enfants autistes algériens dont l’objectif est l’aide à la prise de décision. Ce travail se situe entre deux domaines, le premier étant les jeux sérieux et le deuxième représente une approche de l’intelligence artificielle qui est la vision par ordinateur. Notre objectif est de présenter un système d’aide à la prise de décision adapté aux besoins des enfants autistes, pour améliorer leur apprentissage et leur mode de vie d’une façon significative. Pour parfaire notre but nous avons eu besoin de côtoyer les enfants autistes algériens pendant des mois. Cette expérience nous a mené à proposer MEDIUS : un système d’aide à la prise de décision, en se basant sur une nouvelle stratégie de communication, présentée sous forme de micro-jeux et un système de détection faciale pour calculer et suivre le degré de concentration des apprenants joueurs. Le feedback et les traces d’informations récoltées constituent le profil cognitif de chaque apprenant joueur, qui va par la suite aider le tuteur à déterminer les préférences et le mode de raisonnement de chaque enfant autiste. Ce travail est très utile pour un apprentissage ciblé et personnalisé à chaque apprenant joueur et représente également un moyen de communication abstraite entre le tuteur et l'enfant autiste vu la difficulté des échanges des informations et de la communication qui règne dans le monde des enfants affectés par les troubles les troubles du spectre autistique. An intelligent tutoring system (ITS) is a system designed to create, accompany and personalize the learning of a human learner at a distance or not. In this thesis, we aim to propose a relevant model for the learning of autistic children, whose objective is to help making decision. This work contributes between two areas the first being serious games and the second represents an approach to artificial intelligence that is computer vision. Our goal is to present a decision support system called MEDIUS adapted to the needs of autistic children, to improve their learning and their way of life in a meaningful way. To perfect our goal we needed to rub Algerian autistic children for months. This experience led us to propose MEDIUS: a decision support system, based on a new communication strategy, presented in the form of micro-games and a facial detection system to calculate and monitor the degree of concentration of the learners. The feedback and information traces collected constitute the cognitive profile of each player, who will subsequently help the tutor to determine the preferences and reasoning of each autistic child. This work is very useful for a targeted apprenticeship and personalized to each player ( autistic child) and also represent a mean of communication between the tutor and the autistic child seen the difficulty of the exchanges of the information and the communication which reign in the world of the children affected by the autism spectrum disorder. Directeur de thèse : BENDELLA Fatima

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Analyse et adaptation des émotions et des affections dans un jeu sérieux / HAMROUNI Abir 

Public ISBD Titre : Analyse et adaptation des émotions et des affections dans un jeu sérieux Type de document : texte imprimé Auteurs : HAMROUNI Abir, Auteur Année de publication : 2023-2024 Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:informatique Mots-clés : émotions, apprenants-joueurs, analyse des émotions, machine Learning, jeux sérieux affectifs, adaptation des émotions. emotions, learners-gamers, emotions analysis, machine Learning, Affective Serious Games, emotions adaptation. Résumé : Dans le domaine des jeux sérieux, l'intégration des émotions des apprenants-joueurs a été largement négligée malgré leur impact significatif sur l'engagement et l'efficacité de l'apprentissage. Les approches traditionnelles ont souvent sous-estimé les émotions et les affections des apprenants-joueurs, réduisant ainsi l'efficacité des expériences d'apprentissage ludique. Cette étude est motivée par la nécessité de comprendre plus profondément les émotions dans les jeux sérieux afin d'optimiser l'apprentissage et l'expérience des apprenantsjoueurs. La complexité majeure réside dans l'intégration efficace des émotions des joueurs, à la fois celles liées à l'apprentissage et celles issues de l'expérience ludique, pour créer des expériences d'apprentissage ludique plus engageantes et personnalisées. Pour remédier à cette lacune, cette thèse explore divers axes. : elle cherche à étendre la compréhension des émotions en examinant la modélisation des émotions des apprenantsjoueurs, intégrant à la fois les émotions académiques et l'engagement ludique. De plus, elle propose des outils de reporting des émotions des joueurs dans des contextes spécifiques de jeu, utilisant des méthodes telles que l'Experience Sampling Method et l'auto-évaluation émotionnelle pour établir des corrélations significatives. Ensuite, cette thèse développe une approche novatrice de reconnaissance des expressions faciales des joueurs dans un jeu sérieux, utilisant des techniques de la machine Learning pour comprendre les émotions des joueurs et adapter l'expérience en conséquence. Enfin, cette thèse propose une architecture générique des jeux sérieux affectifs avec une approche novatrice d'adaptation émotionnelle basée sur la corrélation entre événements, émotions et actions, accompagnée d'un modèle de Markov visant à optimiser cette adaptation. Ces solutions visent à améliorer l'intégration des émotions des joueurs dans les jeux sérieux, offrant ainsi des expériences d'apprentissage ludique plus personnalisées, engageantes et efficaces. Ces approches innovantes aspirent à surmonter les limites actuelles en matière d'analyse et d'adaptation émotionnelle dans les jeux sérieux, ouvrant ainsi de nouvelles voies pour des expériences d'apprentissage plus impactantes et immersives. In the context of serious games, the integration of players' emotions has been largely overlooked despite their significant impact on engagement and learning effectiveness. Traditional approaches often underestimated the emotions and affections of player-learners, thereby diminishing the effectiveness of ludic learning experiences. This study is motivated by the need for a deeper understanding of emotions in serious games to optimize the learning and experiences of player-learners. The major complexity lies in effectively integrating players' emotions, encompassing those related to learning and those stemming from the ludic experience, to create more engaging and personalized ludic learning experiences. To address this gap, this thesis explores various avenues. It seeks to broaden the understanding of emotions by examining the modeling of players' emotions, encompassing both academic emotions and ludic engagement. Additionally, it proposes emotion reporting tools in specific gaming contexts, utilizing methods like the Experience Sampling Method and emotional selfassessment to establish significant correlations. Furthermore, this thesis develops an innovative approach for facial expression recognition of players in a serious game, using machine learning techniques to understand player emotions and adapt the experience accordingly. Lastly, this thesis proposes a generic architecture for affective serious games with an innovative approach to emotional adaptation based on the correlation between events, emotions, and actions, accompanied by a Markov model aimed at optimizing this adaptation. These solutions aim to enhance the integration of players' emotions in serious games, thus offering more personalized, engaging, and effective ludic learning experiences. These innovative approaches aim to overcome current limitations in emotional analysis and adaptation in serious games, thereby paving the way for more impactful and immersive learning experiences Directeur de thèse : BENDELLA Fatima Analyse et adaptation des émotions et des affections dans un jeu sérieux [texte imprimé] / HAMROUNI Abir, Auteur . - 2023-2024 . -  + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:informatique Mots-clés : émotions, apprenants-joueurs, analyse des émotions, machine Learning, jeux sérieux affectifs, adaptation des émotions. emotions, learners-gamers, emotions analysis, machine Learning, Affective Serious Games, emotions adaptation. Résumé : Dans le domaine des jeux sérieux, l'intégration des émotions des apprenants-joueurs a été largement négligée malgré leur impact significatif sur l'engagement et l'efficacité de l'apprentissage. Les approches traditionnelles ont souvent sous-estimé les émotions et les affections des apprenants-joueurs, réduisant ainsi l'efficacité des expériences d'apprentissage ludique. Cette étude est motivée par la nécessité de comprendre plus profondément les émotions dans les jeux sérieux afin d'optimiser l'apprentissage et l'expérience des apprenantsjoueurs. La complexité majeure réside dans l'intégration efficace des émotions des joueurs, à la fois celles liées à l'apprentissage et celles issues de l'expérience ludique, pour créer des expériences d'apprentissage ludique plus engageantes et personnalisées. Pour remédier à cette lacune, cette thèse explore divers axes. : elle cherche à étendre la compréhension des émotions en examinant la modélisation des émotions des apprenantsjoueurs, intégrant à la fois les émotions académiques et l'engagement ludique. De plus, elle propose des outils de reporting des émotions des joueurs dans des contextes spécifiques de jeu, utilisant des méthodes telles que l'Experience Sampling Method et l'auto-évaluation émotionnelle pour établir des corrélations significatives. Ensuite, cette thèse développe une approche novatrice de reconnaissance des expressions faciales des joueurs dans un jeu sérieux, utilisant des techniques de la machine Learning pour comprendre les émotions des joueurs et adapter l'expérience en conséquence. Enfin, cette thèse propose une architecture générique des jeux sérieux affectifs avec une approche novatrice d'adaptation émotionnelle basée sur la corrélation entre événements, émotions et actions, accompagnée d'un modèle de Markov visant à optimiser cette adaptation. Ces solutions visent à améliorer l'intégration des émotions des joueurs dans les jeux sérieux, offrant ainsi des expériences d'apprentissage ludique plus personnalisées, engageantes et efficaces. Ces approches innovantes aspirent à surmonter les limites actuelles en matière d'analyse et d'adaptation émotionnelle dans les jeux sérieux, ouvrant ainsi de nouvelles voies pour des expériences d'apprentissage plus impactantes et immersives. In the context of serious games, the integration of players' emotions has been largely overlooked despite their significant impact on engagement and learning effectiveness. Traditional approaches often underestimated the emotions and affections of player-learners, thereby diminishing the effectiveness of ludic learning experiences. This study is motivated by the need for a deeper understanding of emotions in serious games to optimize the learning and experiences of player-learners. The major complexity lies in effectively integrating players' emotions, encompassing those related to learning and those stemming from the ludic experience, to create more engaging and personalized ludic learning experiences. To address this gap, this thesis explores various avenues. It seeks to broaden the understanding of emotions by examining the modeling of players' emotions, encompassing both academic emotions and ludic engagement. Additionally, it proposes emotion reporting tools in specific gaming contexts, utilizing methods like the Experience Sampling Method and emotional selfassessment to establish significant correlations. Furthermore, this thesis develops an innovative approach for facial expression recognition of players in a serious game, using machine learning techniques to understand player emotions and adapt the experience accordingly. Lastly, this thesis proposes a generic architecture for affective serious games with an innovative approach to emotional adaptation based on the correlation between events, emotions, and actions, accompanied by a Markov model aimed at optimizing this adaptation. These solutions aim to enhance the integration of players' emotions in serious games, thus offering more personalized, engaging, and effective ludic learning experiences. These innovative approaches aim to overcome current limitations in emotional analysis and adaptation in serious games, thereby paving the way for more impactful and immersive learning experiences Directeur de thèse : BENDELLA Fatima

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Les annotations sémantiques dans les documents Web : application aux textes psychologiques en langue arabe / LAKEL Kheira

Public ISBD Titre : Les annotations sémantiques dans les documents Web : application aux textes psychologiques en langue arabe Type de document : document électronique Auteurs : LAKEL Kheira, Auteur Année de publication : 2017-2018 Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:informatique Mots-clés : Programmation Linéaire en Nombre Entier, Reconnaissance des Entités Nommées en Arabe, Extraction des Relations, Extraction des Informations Psychologiques. Integer Linear Programming, Arabic Named Entity Recognition, Relation Extraction, Psychological Information Extraction. البرمجة الخطیة الصحیحة، التعرف على الكیانات العربیة ، استخلاص العلاقة ، استخراج المعلومات النفسیة Résumé : La reconnaissance d’entités nommées est une composante essentielle du traitement (bio)médical du langage naturel, permettant l’extraction d’informations et la découverte de connaissances à partir de textes. Généralement, les études réalisées concernant l’extraction de l’information (bio)médicale ont été développées en anglais et dans certaines langues. Cependant, aucune étude n’a été développée en langue arabe. Pour cela, la langue arabe doit effectuer plus de recherches dans ce domaine et par conséquent nous avons introduit une approche d’extraction d’informations psychologiques. Cette recherche consiste en la reconnaissance des entités psychologiques et l’extraction des relations à partir du texte. Deux techniques ont été appliquées pour le processus de reconnaissance : la première condition préalable à la technique dépendait entièrement de l’identification directe avec l’utilisation des Gazetteers et la deuxième technique est un modèle basé sur des règles dans lequel les techniques sont construites sur la base des nomenclatures. Les expériences donnent F-mesure globales de 86, 407%. Et pour lier les NERs psychologique, nous avons intégré une formulation de programmation linéaire. Au meilleur de nos connaissances, c’est la première approche sur l’extraction d’information psychologique pour inclure dans l’état de l’art des travaux effectués en la langue arabe. Named entity recognition is a crucial component of (bio)medical natural language processing, enabling information extraction and knowledge discovery from text. Generally, the achieved studies concerning the (bio)medical information extraction were developed in English and some languages. However, there is no study that was developed in the Arabic language. For this, the Arabic Language needs to perform more researches in this area and hence we introduced a Psychological information extraction approach. This research consists of psychological entities recognition and Relation Extraction from the text. Two techniques were applied for the recognition processes: the first requirement prior to the technique was completely dependent on direct identification with the utilization of gazetteers and the second technique is a rule-based model in which rules are techniques were put constructed on the basis of a gazetteers list. Experiments yield the overall F–measure values of 86,407%. And for joint Psychological NER we integrate a Linear Programming Formulation. On the best of our knowledge, this is the first approach on psychological information Extraction to include the state of the work done for Arabic language. یعتبر التعرف على الكیانات المسماة مكونا أساسیا في معالجة اللغة الطبیعیة الطبیة (الحیویة) ، مما یتیح استخراج المعلومات واكتشاف المعرفة من النص. عموما، تم تطویر الدراسات التي تم التوصل إلیھا بشأن استخراج المعلومات الطبیة (الحیویة) باللغة الإنجلیزیة وبعض اللغات الأخرى. ومع ذلك، لا توجد أي دراسة تم تطویرھا باللغة العربیة. لھذا، یجب أن تكون اللغة العربیة أكثر فاعلیة في ھذا المجال، ومن ثم فإننا أدرجنا نھج استخراج المعلومات النفسیة. ھذا البحث یھتم بالتعرف على الكیانات النفسیة واستخراج العلاقات من النص. طبُقت اثنین من التقنیات لعملیة الاعتراف: فالمتطلب الأول ھو أن التقنیة تعتمد بشكل كامل على التحدید المباشر لاستخدام قوائم مصطلحات والتقنیة الثانیة ھي نموذج قائم على القواعد حیث تم فیھ وضع القواعد على أساس قائمة المعاجم. تنتج عن التجارب القیمة الإجمالیة % 86,407 . و من أجل وصل المصطلحات النفسیة، قمنا بإدماج البرمجة الخطیة. على حد علمنا، ھذا ھو النھج الأول الذي یھتم باستخراج المعلومات النفسیة. و ذلك من أجل ضمھ إلى ما تم إجراؤه للغة العربیة. Directeur de thèse : BENDELLA Fatima Les annotations sémantiques dans les documents Web : application aux textes psychologiques en langue arabe [document électronique] / LAKEL Kheira, Auteur . - 2017-2018 . -  + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:informatique Mots-clés : Programmation Linéaire en Nombre Entier, Reconnaissance des Entités Nommées en Arabe, Extraction des Relations, Extraction des Informations Psychologiques. Integer Linear Programming, Arabic Named Entity Recognition, Relation Extraction, Psychological Information Extraction. البرمجة الخطیة الصحیحة، التعرف على الكیانات العربیة ، استخلاص العلاقة ، استخراج المعلومات النفسیة Résumé : La reconnaissance d’entités nommées est une composante essentielle du traitement (bio)médical du langage naturel, permettant l’extraction d’informations et la découverte de connaissances à partir de textes. Généralement, les études réalisées concernant l’extraction de l’information (bio)médicale ont été développées en anglais et dans certaines langues. Cependant, aucune étude n’a été développée en langue arabe. Pour cela, la langue arabe doit effectuer plus de recherches dans ce domaine et par conséquent nous avons introduit une approche d’extraction d’informations psychologiques. Cette recherche consiste en la reconnaissance des entités psychologiques et l’extraction des relations à partir du texte. Deux techniques ont été appliquées pour le processus de reconnaissance : la première condition préalable à la technique dépendait entièrement de l’identification directe avec l’utilisation des Gazetteers et la deuxième technique est un modèle basé sur des règles dans lequel les techniques sont construites sur la base des nomenclatures. Les expériences donnent F-mesure globales de 86, 407%. Et pour lier les NERs psychologique, nous avons intégré une formulation de programmation linéaire. Au meilleur de nos connaissances, c’est la première approche sur l’extraction d’information psychologique pour inclure dans l’état de l’art des travaux effectués en la langue arabe. Named entity recognition is a crucial component of (bio)medical natural language processing, enabling information extraction and knowledge discovery from text. Generally, the achieved studies concerning the (bio)medical information extraction were developed in English and some languages. However, there is no study that was developed in the Arabic language. For this, the Arabic Language needs to perform more researches in this area and hence we introduced a Psychological information extraction approach. This research consists of psychological entities recognition and Relation Extraction from the text. Two techniques were applied for the recognition processes: the first requirement prior to the technique was completely dependent on direct identification with the utilization of gazetteers and the second technique is a rule-based model in which rules are techniques were put constructed on the basis of a gazetteers list. Experiments yield the overall F–measure values of 86,407%. And for joint Psychological NER we integrate a Linear Programming Formulation. On the best of our knowledge, this is the first approach on psychological information Extraction to include the state of the work done for Arabic language. یعتبر التعرف على الكیانات المسماة مكونا أساسیا في معالجة اللغة الطبیعیة الطبیة (الحیویة) ، مما یتیح استخراج المعلومات واكتشاف المعرفة من النص. عموما، تم تطویر الدراسات التي تم التوصل إلیھا بشأن استخراج المعلومات الطبیة (الحیویة) باللغة الإنجلیزیة وبعض اللغات الأخرى. ومع ذلك، لا توجد أي دراسة تم تطویرھا باللغة العربیة. لھذا، یجب أن تكون اللغة العربیة أكثر فاعلیة في ھذا المجال، ومن ثم فإننا أدرجنا نھج استخراج المعلومات النفسیة. ھذا البحث یھتم بالتعرف على الكیانات النفسیة واستخراج العلاقات من النص. طبُقت اثنین من التقنیات لعملیة الاعتراف: فالمتطلب الأول ھو أن التقنیة تعتمد بشكل كامل على التحدید المباشر لاستخدام قوائم مصطلحات والتقنیة الثانیة ھي نموذج قائم على القواعد حیث تم فیھ وضع القواعد على أساس قائمة المعاجم. تنتج عن التجارب القیمة الإجمالیة % 86,407 . و من أجل وصل المصطلحات النفسیة، قمنا بإدماج البرمجة الخطیة. على حد علمنا، ھذا ھو النھج الأول الذي یھتم باستخراج المعلومات النفسیة. و ذلك من أجل ضمھ إلى ما تم إجراؤه للغة العربیة. Directeur de thèse : BENDELLA Fatima

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Les annotations sémantiques dans les documents Web : application aux textes psychologiques en langue arabe / LAKEL Kheira

Public ISBD Titre : Les annotations sémantiques dans les documents Web : application aux textes psychologiques en langue arabe Type de document : document électronique Auteurs : LAKEL Kheira, Auteur Année de publication : 2017-2018 Accompagnement : CD Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:informatique Mots-clés : Programmation Linéaire en Nombre Entier, Reconnaissance des Entités Nommées en Arabe, Extraction des Relations, Extraction des Informations Psychologiques. Integer Linear Programming, Arabic Named Entity Recognition, Relation Extraction, Psychological Information Extraction. البرمجة الخطیة الصحیحة، التعرف على الكیانات العربیة ، استخلاص العلاقة ، استخراج المعلومات النفسیة Résumé : La reconnaissance d’entités nommées est une composante essentielle du traitement (bio)médical du langage naturel, permettant l’extraction d’informations et la découverte de connaissances à partir de textes. Généralement, les études réalisées concernant l’extraction de l’information (bio)médicale ont été développées en anglais et dans certaines langues. Cependant, aucune étude n’a été développée en langue arabe. Pour cela, la langue arabe doit effectuer plus de recherches dans ce domaine et par conséquent nous avons introduit une approche d’extraction d’informations psychologiques. Cette recherche consiste en la reconnaissance des entités psychologiques et l’extraction des relations à partir du texte. Deux techniques ont été appliquées pour le processus de reconnaissance : la première condition préalable à la technique dépendait entièrement de l’identification directe avec l’utilisation des Gazetteers et la deuxième technique est un modèle basé sur des règles dans lequel les techniques sont construites sur la base des nomenclatures. Les expériences donnent F-mesure globales de 86, 407%. Et pour lier les NERs psychologique, nous avons intégré une formulation de programmation linéaire. Au meilleur de nos connaissances, c’est la première approche sur l’extraction d’information psychologique pour inclure dans l’état de l’art des travaux effectués en la langue arabe. Named entity recognition is a crucial component of (bio)medical natural language processing, enabling information extraction and knowledge discovery from text. Generally, the achieved studies concerning the (bio)medical information extraction were developed in English and some languages. However, there is no study that was developed in the Arabic language. For this, the Arabic Language needs to perform more researches in this area and hence we introduced a Psychological information extraction approach. This research consists of psychological entities recognition and Relation Extraction from the text. Two techniques were applied for the recognition processes: the first requirement prior to the technique was completely dependent on direct identification with the utilization of gazetteers and the second technique is a rule-based model in which rules are techniques were put constructed on the basis of a gazetteers list. Experiments yield the overall F–measure values of 86,407%. And for joint Psychological NER we integrate a Linear Programming Formulation. On the best of our knowledge, this is the first approach on psychological information Extraction to include the state of the work done for Arabic language. یعتبر التعرف على الكیانات المسماة مكونا أساسیا في معالجة اللغة الطبیعیة الطبیة (الحیویة) ، مما یتیح استخراج المعلومات واكتشاف المعرفة من النص. عموما، تم تطویر الدراسات التي تم التوصل إلیھا بشأن استخراج المعلومات الطبیة (الحیویة) باللغة الإنجلیزیة وبعض اللغات الأخرى. ومع ذلك، لا توجد أي دراسة تم تطویرھا باللغة العربیة. لھذا، یجب أن تكون اللغة العربیة أكثر فاعلیة في ھذا المجال، ومن ثم فإننا أدرجنا نھج استخراج المعلومات النفسیة. ھذا البحث یھتم بالتعرف على الكیانات النفسیة واستخراج العلاقات من النص. طبُقت اثنین من التقنیات لعملیة الاعتراف: فالمتطلب الأول ھو أن التقنیة تعتمد بشكل كامل على التحدید المباشر لاستخدام قوائم مصطلحات والتقنیة الثانیة ھي نموذج قائم على القواعد حیث تم فیھ وضع القواعد على أساس قائمة المعاجم. تنتج عن التجارب القیمة الإجمالیة % 86,407 . و من أجل وصل المصطلحات النفسیة، قمنا بإدماج البرمجة الخطیة. على حد علمنا، ھذا ھو النھج الأول الذي یھتم باستخراج المعلومات النفسیة. و ذلك من أجل ضمھ إلى ما تم إجراؤه للغة العربیة. Directeur de thèse : BENDELLA Fatima Les annotations sémantiques dans les documents Web : application aux textes psychologiques en langue arabe [document électronique] / LAKEL Kheira, Auteur . - 2017-2018 . -  + CD. Langues : Français (fre) Catégories : Informatique:informatique Mots-clés : Programmation Linéaire en Nombre Entier, Reconnaissance des Entités Nommées en Arabe, Extraction des Relations, Extraction des Informations Psychologiques. Integer Linear Programming, Arabic Named Entity Recognition, Relation Extraction, Psychological Information Extraction. البرمجة الخطیة الصحیحة، التعرف على الكیانات العربیة ، استخلاص العلاقة ، استخراج المعلومات النفسیة Résumé : La reconnaissance d’entités nommées est une composante essentielle du traitement (bio)médical du langage naturel, permettant l’extraction d’informations et la découverte de connaissances à partir de textes. Généralement, les études réalisées concernant l’extraction de l’information (bio)médicale ont été développées en anglais et dans certaines langues. Cependant, aucune étude n’a été développée en langue arabe. Pour cela, la langue arabe doit effectuer plus de recherches dans ce domaine et par conséquent nous avons introduit une approche d’extraction d’informations psychologiques. Cette recherche consiste en la reconnaissance des entités psychologiques et l’extraction des relations à partir du texte. Deux techniques ont été appliquées pour le processus de reconnaissance : la première condition préalable à la technique dépendait entièrement de l’identification directe avec l’utilisation des Gazetteers et la deuxième technique est un modèle basé sur des règles dans lequel les techniques sont construites sur la base des nomenclatures. Les expériences donnent F-mesure globales de 86, 407%. Et pour lier les NERs psychologique, nous avons intégré une formulation de programmation linéaire. Au meilleur de nos connaissances, c’est la première approche sur l’extraction d’information psychologique pour inclure dans l’état de l’art des travaux effectués en la langue arabe. Named entity recognition is a crucial component of (bio)medical natural language processing, enabling information extraction and knowledge discovery from text. Generally, the achieved studies concerning the (bio)medical information extraction were developed in English and some languages. However, there is no study that was developed in the Arabic language. For this, the Arabic Language needs to perform more researches in this area and hence we introduced a Psychological information extraction approach. This research consists of psychological entities recognition and Relation Extraction from the text. Two techniques were applied for the recognition processes: the first requirement prior to the technique was completely dependent on direct identification with the utilization of gazetteers and the second technique is a rule-based model in which rules are techniques were put constructed on the basis of a gazetteers list. Experiments yield the overall F–measure values of 86,407%. And for joint Psychological NER we integrate a Linear Programming Formulation. On the best of our knowledge, this is the first approach on psychological information Extraction to include the state of the work done for Arabic language. یعتبر التعرف على الكیانات المسماة مكونا أساسیا في معالجة اللغة الطبیعیة الطبیة (الحیویة) ، مما یتیح استخراج المعلومات واكتشاف المعرفة من النص. عموما، تم تطویر الدراسات التي تم التوصل إلیھا بشأن استخراج المعلومات الطبیة (الحیویة) باللغة الإنجلیزیة وبعض اللغات الأخرى. ومع ذلك، لا توجد أي دراسة تم تطویرھا باللغة العربیة. لھذا، یجب أن تكون اللغة العربیة أكثر فاعلیة في ھذا المجال، ومن ثم فإننا أدرجنا نھج استخراج المعلومات النفسیة. ھذا البحث یھتم بالتعرف على الكیانات النفسیة واستخراج العلاقات من النص. طبُقت اثنین من التقنیات لعملیة الاعتراف: فالمتطلب الأول ھو أن التقنیة تعتمد بشكل كامل على التحدید المباشر لاستخدام قوائم مصطلحات والتقنیة الثانیة ھي نموذج قائم على القواعد حیث تم فیھ وضع القواعد على أساس قائمة المعاجم. تنتج عن التجارب القیمة الإجمالیة % 86,407 . و من أجل وصل المصطلحات النفسیة، قمنا بإدماج البرمجة الخطیة. على حد علمنا، ھذا ھو النھج الأول الذي یھتم باستخراج المعلومات النفسیة. و ذلك من أجل ضمھ إلى ما تم إجراؤه للغة العربیة. Directeur de thèse : BENDELLA Fatima

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