PhD-Approche frugale Sémantique Formelle pour comprendre des conversations

CDD / Temporaire(36 mois)
Lannion
Salaire : 35K à 40K €
Début : 30 septembre 2025
Télétravail fréquent
Expérience : < 6 mois
Éducation : Bac +5 / Master
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Questions et réponses sur l'offre

Le poste

Descriptif du poste

Votre rôle est d’effectuer un travail de thèse sur l’Approche en Sémantique Formelle pour la compréhension des conversation
Contexte global et problématique du sujet
En TALN (NLP), Il existe une représentation du sens des phrases sous forme de graphe (Abstract Meaning Representation, AMR) qui permet de traiter toutes sortes de tâches applicatives en utilisant des modèles de langue de petite taille (inférieur à 1B comme FlanT5 entre 256M et 1.2B de paramètres).
Pour le dialogue cette représentation n’est pas encore utilisée à l’exception de commandes de robots.
Objectif scientifique - résultats et verrous à lever
En illustrant l’articulation avec le contexte global et la problématique, il s’agit par une phrase directe de décrire ce que la thèse adresse précisément : L’objectif de la thèse … .
L’objectif de la thèse est de thèse viser à adapter les approches génériques d’analyse sémantique formelle à la compréhension des conversations. En plus de ne pas nécessiter un entrainement spécifique pour chaque application, leur avantage est leur faible exigence en ressources de calcul.
Les verrous/défis principaux à lever (scientifiques ou techniques) sont
Compréhension de la suite des échanges (dialogues)
Gestion des tours de paroles
Résolution des coréférences
Parmi les approches préconisées pour lever ces verrous on trouve
Utilisation de la sémantique formelle sous forme de graphes orientés
Machine Learning / Deep Learning
Manipulation des graphes (sémantiques)
Finalement les principales réalisations attendues (en dehors des publications et la rédaction du manuscrit)
Modèles de langage entrainés et outillage pour le dialogue
Corpus d’évaluation
Évaluation


Profil recherché

Nous recherchons une personne qui s’intéresse à langue, ses structures et ses ambiguïtés :
Compétences (scientifiques et techniques) et qualités personnelles exigées par le poste
Connaissances en linguistique, en particulier sémantique (formelle)
Connaissance es théorie de graphes
Pratique du deep learning, modèle de langue
Outils de développementsPython, Pytorch
Linux
LaTeX
Formation demandée
BAC +5 en TALN/Linguistique computationnelle/informatique
Expériences souhaitées
Stages sur des données linguistiques et structures de langue

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