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http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/24800
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | Abid, Lydia | - |
dc.contributor.author | Bounif, Yasmine | - |
dc.contributor.author | Amroun, K. ; promoteur | - |
dc.contributor.author | Elsakaan, N.;promoteur | - |
dc.date.accessioned | 2024-12-01T13:42:03Z | - |
dc.date.available | 2024-12-01T13:42:03Z | - |
dc.date.issued | 2024-07-01 | - |
dc.identifier.other | 004MAS/1335 | - |
dc.identifier.other | 004MAS/1335 | - |
dc.identifier.uri | http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/24800 | - |
dc.description | Option :intelligence artificielle | en_US |
dc.description.abstract | Ce travail se penche sur la détection des contenus textuels produits par l'intelligence artificielle générative à l'aide des techniques de traitement automatique du langage naturel. Nous avons réalisé un état de l'art des approches récentes pour distinguer les textes écrits par des humains de ceux produits par des modèles génératifs avancés. Suite à cette analyse, nous avons développé une approche en utilisant un grand modèle de langage pour améliorer la précision de la détection. Les résultats obtenus démontrent l'efficacité de certaines techniques tout en mettant en évidence les défis rencontrés, notamment la complexité croissante des modèles génératifs. Notre étude offre une vue d'ensemble des solutions pertinentes disponibles et propose des axes d'amélioration pour une détection plus fiable des contenus générés par IA. | en_US |
dc.language.iso | fr | en_US |
dc.publisher | Université Abderramane Mira-Bejaia | en_US |
dc.subject | Détection d'IA : Apprentissage automatique : IA géné- rative : Apprentissage profond | en_US |
dc.title | Détection par approche d'analyse du langage naturel des contenus produits par intelligence artificielle générative. | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Appears in Collections: | Mémoires de Master |
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