Repository logo
Communities & Collections
All of DSpace
  • English
  • العربية
  • বাংলা
  • Català
  • Čeština
  • Deutsch
  • Ελληνικά
  • Español
  • Suomi
  • Français
  • Gàidhlig
  • हिंदी
  • Magyar
  • Italiano
  • Қазақ
  • Latviešu
  • Nederlands
  • Polski
  • Português
  • Português do Brasil
  • Srpski (lat)
  • Српски
  • Svenska
  • Türkçe
  • Yкраї́нська
  • Tiếng Việt
Log In
New user? Click here to register. Have you forgotten your password?
  1. Home
  2. Browse by Author

Browsing by Author "Mansour, Abd Elfettah"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Results Per Page
  • Sort Options
  • No Thumbnail Available
    Item
    La détection automatique du discours abusif, offensant et obscène dans le dialecte algérien
    (University of Eloued جامعة الوادي, 2018-06) Mansour, Abd Elfettah
    الشبكات الاجتماعية هي الآن وسيلة أساسية للتواصل الاجتماعي، كما يمكن أن تكون مصدرًا موثوقًا لنشر الأخبار والدعاية في الدول العربية، وخاصة في الجزائر. يقوم بعض المستخدمين حاليًا بإنشاء حسابات لتوزيع المحتوى المسيء في المنشورات المكتوبة باللهجة الجزائرية. علاوة على ذلك، هذه اللغة المسيئة محظورة من قبل ثقافاتنا العربية والكشف التلقائي عن هذه اللغة هو تحد كبير يجب التغلب عليه. في هذا العمل، استخدمنا التعلم الآلي وكذا العميق لاقتراح نظام للكشف التلقائي عن اللغة المسيئة باللهجة الجزائرية على فيسبوك.Social networks are now an essential means of communication. However, they can also be a reliable source for spreading news and propaganda in Arab countries, especially in Algeria. Some users are currently creating accounts to distribute abusive content in publications written in Algerian dialect. Moreover, this abusive language is forbidden by our Arab cultures and the automatic detection of such language is a major challenge to overcome. In this work we used machine learning and deep learning to propose a system of automatic detection of abusive language in the Algerian dialect on Facebook.

DSpace software copyright © 2002-2025 LYRASIS

  • Privacy policy
  • End User Agreement
  • Send Feedback