Beschreibung
Au cours de la dernière décennie, le nombre de cas de plagiat a augmenté et est devenu un problème dactualité dans le monde scientique moderne, en raison de la quantité dinformations textuelles disponibles en ligne / hors ligne. Notre travail porte sur le développement dun nouveau système de détection de plagiat prenant comme entrée les textes suspects (à analyser) et les textes originaux (base dapprentissage). Il peut détecter les différentes formes de plagiat basées sur: Google API pour détecter les cas de plagiat avec traduction; résumé du texte pour détecter le plagiat didée, transformation conceptuelle pour détecter le plagiat avec synonymie; sac de phrases pour détecter le plagiat paraphrasé; lalgorithme dabeilles travailleuses - social inspirant du style de vie des abeilles (butineur, gardien et nettoyeur) pour classer le texte suspect en plagiat ou sans classe de plagiat. Nos expériences ont été effectuées sur le jeu de données Pan09 et en utilisant les mesures de validation (rappel, précision, taux erreur, mesure f et entropie, taux succès).
Autorenporträt
Hadj Ahmed Bouarara est titulaire d'une licence en informatique, d'un master en modélisation informatique des connaissances et du raisonnement, d'un DR et d'un HDR en Web et ingénierie des connaissances de l'Université Tahar Moulay. Il est professeur agrégé au département d'informatique de ladite université et membre du laboratoire GeCoDe.
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