ISCApad #290 |
Saturday, August 06, 2022 by Chris Wellekens |
Date limite de candidature : 30 avril 2022
Sujet de thèse ou de postdoctorat dans le cadre du projet Popcorn (projet collaboratif avec deux entreprises)
encadrée par Benjamin Lecouteux, Gilles Sérasset et Didier Schwab (Laboratoire d’Informatique de Grenoble, Groupe d’Étude en Traduction Automatique/Traitement Automatisé des Langues et de la Parole)
Titre : Peuplement OPérationnel de bases de COnnaissances et Réseaux Neuronaux
Le projet aborde le problème de l’enrichissement semi-automatisé d’une base de connaissance au travers de l’analyse automatique de textes. Afin d’obtenir une innovation de rupture dans le domaine du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN) pour les clients sécurité et défense, le projet se focalise sur le traitement du français (même si les approches retenues seront par la suite généralisables à d’autres langues). Les travaux aborderont différents aspects :
● L’annotation automatique de documents textuels par la détection de mentions d’entités présentes dans la base de connaissance et leurs désambiguïsation sémantique (polysémie, homonymie) ;
● La découverte de nouvelles entités (personnes, organisations, équipements, événements, lieux), de leurs attributs (âge d’une personne, numéro de référence d’un équipement, etc.), et des relations entre entités (une personne travaille pour une organisation, des personnes impliquées dans un événement, ...). Une attention particulière sera donnée au fait de pouvoir s’adapter souplement à des évolutions de l’ontologie, la prise en compte de la place de l’utilisateur et de l’analyste pour la validation/capitalisation des extractions effectuées.
Le projet se focalise autour des trois axes de recherches suivants :
● Génération de données synthétiques textuelles à partir de textes de référence ;
● La reconnaissance des entités d’intérêt, des attributs associés et des relations entre les entités.
● La désambiguisation sémantique des entités (en cas d’homonymie par exemple)
Profil recherché:
- Solide expérience en programmation & machine learning pour le Traitement Automatique de Langues (TAL), notamment l’apprentissage profond
- Master/Doctorat Machine Learning ou informatique, une composante TAL ou linguistique computationnelle sera un plus apprécié
- Bonne connaissance du français
Détails pratiques:
- Début de la thèse rentrée 2022
- Contrat doctoral à temps plein au LIG (équipe Getalp) pour 3 ans (salaire: min 1768€ brut mensuel)
- ou Contrat postdoctoral à temps plein au LIG (équipe Getalp) pour 20 mois (salaire: min 2395€ brut mensuel)
Environnement scientifique:
Comment postuler ?
Les candidatures doivent contenir : CV + lettre/message de motivation + notes de master + lettre(s) de recommandations; et être adressées à Benjamin Lecouteux (benjamin.lecouteux@univ-grenoble-alpes.fr), Gilles Sérasset (gilles.serasset@univ-grenoble-alpes.fr) et Didier Schwab (Didier.Schwab@univ-grenoble-alpes.fr) |
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