L'objectif principal est d'extraire automatiquement des arguments à partir de corpus textuels afin de fournir des données structurées pour les modèles de délibération et les moteurs de raisonnement dans le contexte du projet ORBIS, avec le but d’améliorer la prise de décision et l'élaboration des politiques et soutenir les actions stratégiques. ORBIS utilisera de nouveaux pipelines d'extraction d'argumen-tation en accordant une attention particulière à la qualité de l'argumentation ainsi qu'à la création d'explications qui révèlent comment l'information sur laquelle la machine s'appuie pour prendre ses propres décisions, est récupérée et interprétée.
Activités
Développement d’un algorithme d’IA pour l’analyse automatique de l’argumentation dans les débats.
Tâche 1 - Création d’un jeu de données annotées à partir des études pilotes
Pour la tâche de détection d’arguments les jeux de données récolté par les partenaires des projets (pilot studies) seront enrichis et éten-dus.
Tâche 2 - Analyse automatique d’argumentation pour identifier et classifier les débats en ligne
Le schéma le plus pertinent à étudier dans le projet est celui de l'inférence vers la meilleure explication (IBE), basé sur l'ensemble des questions critiques et des réponses raisonnées nécessaires pour atteindre la compréhension de l'utilisateur. L'idée est d'extraire des don-nées d'entraînement les caractéristiques intéressantes pour une application donnée, telles que la position, la structure, le sujet, etc.
Tâche 3 – Évaluation
L'évaluation des modèles de base et des modèles avancés sera effectuée selon les critères et les mesures habituels, tels que la précision sur les ensembles de données annotés existants pour la fouille d’arguments.
Compétences
- These (PhD) en intelligence artificielle, en science des données, en informatique ou en linguistique informatique est requis.
- Des compétences en programmation sont requises.
- Des connaissances en traitement du langage naturel et en argumentation sont fortement demandées.
- La maîtrise de l'anglais est requise, tant à l'oral qu'à l'écrit. Le français est apprécié mais pas obligatoire.
Expérience souhaitée : Expérience dans le monde de la recherche académique après la thèse, publications scientifiques, expérience de travail dans le contexte de projets collaboratifs de recherche.
Contexte de travail
MARIANNE est une équipe projet commune (EPC) d'Inria avec le Laboratoire i3S (UMR 7271 - CNRS / Université Côte d'Azur dont la recherche se concentre sur les méthodes et algorithmes de TAL pour l'argumentation en langage naturel.
Le Laboratoire d'informatique, Signaux et Systèmes de Sophia Antipolis (i3S), créé en 1989, mène des recherches en sciences informatiques. Avec près de 300 personnes, enseignants-chercheurs d'Université Côte d'Azur, chercheurs CNRS et Inria, personnels administratifs et techniques, doctorants et stagiaires, il est l'un des plus grands laboratoires publics de la Côte d'Azur et a été l'un des premiers à être établi dans le parc technologique de Sophia Antipolis.
MARIANNE est une équipe projet commune (EPC) d'Inria avec le Laboratoire i3S (UMR 7271 - CNRS / Université Côte d'Azur dont la recherche se concentre sur les méthodes et algorithmes de TAL pour l'argumentation en langage naturel.
Le Laboratoire d'informatique, Signaux et Systèmes de Sophia Antipolis (i3S), créé en 1989, mène des recherches en sciences informatiques. Avec près de 300 personnes, enseignants-chercheurs d'Université Côte d'Azur, chercheurs CNRS et Inria, personnels administratifs et techniques, doctorants et stagiaires, il est l'un des plus grands laboratoires publics de la Côte d'Azur et a été l'un des premiers à être établi dans le parc technologique de Sophia Antipolis.
Contraintes et risques
Aucune.
Aucune.
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