Structuration des documents non structurés pour l’extraction de connaissances. Étude de cas : Documents Word et PDF
| dc.contributor.author | kehali, Nor elhouda | |
| dc.date.accessioned | 2019-07-23T10:49:41Z | |
| dc.date.available | 2019-07-23T10:49:41Z | |
| dc.date.issued | 2019 | |
| dc.description.abstract | Ce travail vise le domaine du Big data qui contient différents types de données provenant de différentes sources. Notre objectif consiste à extraire les informations et les connaissances à partir de fichiers contenant généralement des données non structurées en utilisant un traitement de langage naturel avec une ontologie de domaine. Le traitement vise à transformer les documents nos structurés en fichiers XM interrogeables. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://depot.univ-msila.dz/handle/123456789/15714 | |
| dc.language.iso | fr | en_US |
| dc.publisher | UNIVERSITE MOHAMED BOUDIAF - M’SILA FACULTE DES MATHEMATIQUES ET DE L’INFORMATIQUE DEPARTEMENT D’INFORMATIQUE - OPTION : IDO | en_US |
| dc.subject | Big data, document non structurée ,TALN ,XML | en_US |
| dc.title | Structuration des documents non structurés pour l’extraction de connaissances. Étude de cas : Documents Word et PDF | en_US |
| dc.type | Thesis | en_US |