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Auteur ABDERRAHIM, Mohammed El Amine |
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Construction semi-automatique des ontologi à partir des documents textuels arabes / BENABDALLAH, Ali
Titre : Construction semi-automatique des ontologi à partir des documents textuels arabes Type de document : texte imprimé Auteurs : BENABDALLAH, Ali, Auteur ; ABDERRAHIM, Mohammed El Amine, Auteur Editeur : Université tlemcen Année de publication : 2017 Importance : 100 p. Présentation : ill. Format : 30 cm Accompagnement : cd Langues : Français (fre) Langues originales : Français (fre) Résumé : La tâche de construction d’une ontologie à partir d'un corpus textuel commence par la
phase de conceptualisation, qui consiste à extrait les concepts de l'ontologie. Ces concepts
sont reliés par des relations sémantiques. Dans le cadre de cette thèse, nous présentons une
contribution pour la construction semi-automatique d'une ontologie à partir d'un corpus
textuel arabe, en commençant d'abord par la collecte des documents et le prétraitement du
corpus à travers la normalisation, puis la suppression des mots vides et la lemmatisation;
Ensuite, pour extraire les termes de notre ontologie, une méthode statistique pour extraire des
termes simples et complexes appelée « méthode des segments répétés » est appliquée. Pour
sélectionner les segments avec un poids suffisant, nous appliquons deux filtres : un filtre de
pondération TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) et un filtre coupant.
Pour relier ces termes par des relations sémantiques, nous appliquons une méthode
d'apprentissage automatique des marqueurs linguistiques à partir du texte. Cette méthode
nécessite un ensemble de paires de relations, qui sont extraites à partir de deux ressources
externes: un dictionnaire arabe de synonymes et d'antonymes et une base de données lexicale
Arabe.
A la fin de cette thèse, nous présentons les résultats de notre expérimentation en utilisant
notre corpus textuel. L'évaluation de notre approche montre des résultats encourageants en
termes de rappel et de précision.Construction semi-automatique des ontologi à partir des documents textuels arabes [texte imprimé] / BENABDALLAH, Ali, Auteur ; ABDERRAHIM, Mohammed El Amine, Auteur . - Université tlemcen, 2017 . - 100 p. : ill. ; 30 cm + cd.
Langues : Français (fre) Langues originales : Français (fre)
Résumé : La tâche de construction d’une ontologie à partir d'un corpus textuel commence par la
phase de conceptualisation, qui consiste à extrait les concepts de l'ontologie. Ces concepts
sont reliés par des relations sémantiques. Dans le cadre de cette thèse, nous présentons une
contribution pour la construction semi-automatique d'une ontologie à partir d'un corpus
textuel arabe, en commençant d'abord par la collecte des documents et le prétraitement du
corpus à travers la normalisation, puis la suppression des mots vides et la lemmatisation;
Ensuite, pour extraire les termes de notre ontologie, une méthode statistique pour extraire des
termes simples et complexes appelée « méthode des segments répétés » est appliquée. Pour
sélectionner les segments avec un poids suffisant, nous appliquons deux filtres : un filtre de
pondération TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) et un filtre coupant.
Pour relier ces termes par des relations sémantiques, nous appliquons une méthode
d'apprentissage automatique des marqueurs linguistiques à partir du texte. Cette méthode
nécessite un ensemble de paires de relations, qui sont extraites à partir de deux ressources
externes: un dictionnaire arabe de synonymes et d'antonymes et une base de données lexicale
Arabe.
A la fin de cette thèse, nous présentons les résultats de notre expérimentation en utilisant
notre corpus textuel. L'évaluation de notre approche montre des résultats encourageants en
termes de rappel et de précision.Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité T07794 EDOC004-16/ 01 Thèse قاعة العلوم والتكنولوجيا والطب والعلوم الطبيعة والحياة 004 معالجة البيانات علم الحاسوب Exclu du prêt Contrôle d’accès et sécurité du dossier médical informatisé / BELAIDI, ASMA
Titre : Contrôle d’accès et sécurité du dossier médical informatisé Type de document : texte imprimé Auteurs : BELAIDI, ASMA, Auteur ; ABDERRAHIM, Mohammed El Amine, Auteur Editeur : Université tlemcen Année de publication : 2019 Importance : 117 p. Présentation : ill. Format : 30 cm Accompagnement : cd Langues : Français (fre) Résumé : Le Dossier Médical (DM) informatisé comprend toutes les informations concernant
un malade, ce dossier permet de stocker, rechercher et manipuler l’information
saisie lors des consultations des patients. Il permet également de partager
les données du patient avec les professionnels médicaux et les établissements de
santé ce qui a une conséquence la coordination et la continuité des soins. La gestion
des données du patient suppose donc l’existence des outils efficaces pour le
Contrôle d’Accès (CA) à ces données.
L’objectif de ce travail de recherche est centré sur le CA dans les systèmes
d’information en santé et plus spécifiquement sur les modèles de CA. Il s’agit
donc de proposer une modélisation rigoureuse permettant de prendre en charge
tous les aspects liés à la gestion sécurisée du DM informatisé.
Dans un premier temps, nous avons proposé un modèle en XML pour le DM
dans le contexte d’une organisation de santé algérienne. Sur la base de cette modélisation,
dans un second temps, nous avons développé un modèle pour le CA
à ce dossier en se basant sur le modèle Or-BAC avec un nombre très réduit de
règles d’accès.
L’implémentation et la validation du modèle proposé à l’aide des outils comme
MotOrBAC et Protégé nous ont permis un passage sûr vers une spécification valide
et implémentable et en conséquence le développement d’un ensemble d’outils
simples et efficaces pour la prise en charge de l’aspect CA au DM.Contrôle d’accès et sécurité du dossier médical informatisé [texte imprimé] / BELAIDI, ASMA, Auteur ; ABDERRAHIM, Mohammed El Amine, Auteur . - Université tlemcen, 2019 . - 117 p. : ill. ; 30 cm + cd.
Langues : Français (fre)
Résumé : Le Dossier Médical (DM) informatisé comprend toutes les informations concernant
un malade, ce dossier permet de stocker, rechercher et manipuler l’information
saisie lors des consultations des patients. Il permet également de partager
les données du patient avec les professionnels médicaux et les établissements de
santé ce qui a une conséquence la coordination et la continuité des soins. La gestion
des données du patient suppose donc l’existence des outils efficaces pour le
Contrôle d’Accès (CA) à ces données.
L’objectif de ce travail de recherche est centré sur le CA dans les systèmes
d’information en santé et plus spécifiquement sur les modèles de CA. Il s’agit
donc de proposer une modélisation rigoureuse permettant de prendre en charge
tous les aspects liés à la gestion sécurisée du DM informatisé.
Dans un premier temps, nous avons proposé un modèle en XML pour le DM
dans le contexte d’une organisation de santé algérienne. Sur la base de cette modélisation,
dans un second temps, nous avons développé un modèle pour le CA
à ce dossier en se basant sur le modèle Or-BAC avec un nombre très réduit de
règles d’accès.
L’implémentation et la validation du modèle proposé à l’aide des outils comme
MotOrBAC et Protégé nous ont permis un passage sûr vers une spécification valide
et implémentable et en conséquence le développement d’un ensemble d’outils
simples et efficaces pour la prise en charge de l’aspect CA au DM.Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité T08714 EDOC600-144/ 01 Thèse قاعة الأطروحات 600 Technologie Exclu du prêt The improvement of the Learning Environment in the context of Multi-label data / DOUIBI, Khalida
Titre : The improvement of the Learning Environment in the context of Multi-label data Type de document : texte imprimé Auteurs : DOUIBI, Khalida, Auteur ; ABDERRAHIM, Mohammed El Amine, Auteur Editeur : Université tlemcen Année de publication : 2019 Importance : 89 p. Présentation : ill. Format : 30 cm Accompagnement : cd Langues : Anglais (eng) Langues originales : Anglais (eng) Résumé : Au cours des dernières années, l’apprentissage Multi-labels a attiré l’ attention d’une large
communauté de chercheurs de plusieurs domaines. La catégorisation du texte était parmi
les premières applications de ce type d’apprentissage dans laquelle un document peut être
annoté par plusieurs labels à la fois. Par la suite, ce domaine de recherche a été étendu
vers d’autres applications du monde réel.
Dans notre thèse, nous nous sommes intéressés à l’ application de la Classification
Multi-labels pour l’aide au diagnostic médical. Notre première piste de recherche a été
consacrée à l’ étude des avantages de l’utilisation d’ un comité de modèles d’apprentissages
à la place d’ un seul apprenant. L’ approche qui a été étudiée adapte l’algorithme du
k-plus-proches-voisins au Multi-labels [1]. Deux stratégies de méthodes d’ Ensembles Homogènes
ont été étudiées y compris le Bagging [2] et le Boosting [3].
La seconde contribution de notre travail concerne une collecte d’une nouvelle base
de données médicale de la Mesure Ambulatoire de la Pression Artérielle (MAPA) [4],
qui constitue un outil très puissant et largement sollicité par les cardiologues pour une
meilleure prise en charge des patients hypertendus. Dans le même travail, nous avons
proposé l’utilisation des méthodes Multi-labels pour une analyse automatique des données
MAPA [5]. Une première étude de corrélation entre les six labels de cette base de données
a été également réalisée et ce qui nous a permis de déduire l’importance d’étendre notre
étude de dépendance de labels en utilisant des techniques plus spécialisées.
La dernière partie de notre thèse a été consacrée à l’étude de ce concept en détails.
Nous avons présenté une revue de la littérature des algorithmes étudiant également cette
problématique, et nous avons appliqué six algorithmes Multi-labels issus des deux grandes
familles de méthodes de Transformation et d’ Adaptation, basées sur les arbres de décision
pour une meilleure interprétabilité des résultats. A la fin, les résultats retrouvés ont été
discutés et plusieurs pistes de recherches pour le futur ont été proposées.The improvement of the Learning Environment in the context of Multi-label data [texte imprimé] / DOUIBI, Khalida, Auteur ; ABDERRAHIM, Mohammed El Amine, Auteur . - Université tlemcen, 2019 . - 89 p. : ill. ; 30 cm + cd.
Langues : Anglais (eng) Langues originales : Anglais (eng)
Résumé : Au cours des dernières années, l’apprentissage Multi-labels a attiré l’ attention d’une large
communauté de chercheurs de plusieurs domaines. La catégorisation du texte était parmi
les premières applications de ce type d’apprentissage dans laquelle un document peut être
annoté par plusieurs labels à la fois. Par la suite, ce domaine de recherche a été étendu
vers d’autres applications du monde réel.
Dans notre thèse, nous nous sommes intéressés à l’ application de la Classification
Multi-labels pour l’aide au diagnostic médical. Notre première piste de recherche a été
consacrée à l’ étude des avantages de l’utilisation d’ un comité de modèles d’apprentissages
à la place d’ un seul apprenant. L’ approche qui a été étudiée adapte l’algorithme du
k-plus-proches-voisins au Multi-labels [1]. Deux stratégies de méthodes d’ Ensembles Homogènes
ont été étudiées y compris le Bagging [2] et le Boosting [3].
La seconde contribution de notre travail concerne une collecte d’une nouvelle base
de données médicale de la Mesure Ambulatoire de la Pression Artérielle (MAPA) [4],
qui constitue un outil très puissant et largement sollicité par les cardiologues pour une
meilleure prise en charge des patients hypertendus. Dans le même travail, nous avons
proposé l’utilisation des méthodes Multi-labels pour une analyse automatique des données
MAPA [5]. Une première étude de corrélation entre les six labels de cette base de données
a été également réalisée et ce qui nous a permis de déduire l’importance d’étendre notre
étude de dépendance de labels en utilisant des techniques plus spécialisées.
La dernière partie de notre thèse a été consacrée à l’étude de ce concept en détails.
Nous avons présenté une revue de la littérature des algorithmes étudiant également cette
problématique, et nous avons appliqué six algorithmes Multi-labels issus des deux grandes
familles de méthodes de Transformation et d’ Adaptation, basées sur les arbres de décision
pour une meilleure interprétabilité des résultats. A la fin, les résultats retrouvés ont été
discutés et plusieurs pistes de recherches pour le futur ont été proposées.Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité T08696 EDOC004-32/ 01 Thèse قاعة العلوم والتكنولوجيا والطب والعلوم الطبيعة والحياة 004 معالجة البيانات علم الحاسوب Exclu du prêt