CNRS : POST-DOCTORAT EN GÉNÉRATION AUTOMATIQUE DE TEXTES À BASE (H/F)

Poste
Thèse (28 mois) - Cadre
Niveau d'étude
Bac+8 (Doctorat)
Univers
Administrations et services publics
Localisation
Vandœuvre-Lès-Nancy (54, Meurthe-et-Moselle)

Inscrivez-vous !

En vous inscrivant sur Engagement Jeunes, recevez les offres qui vous correspondent et rendez vous visible des recruteurs.

Présentation de la société : CNRS

Le Centre national de la recherche scientifique est un organisme public de recherche pluridisciplinaire placé sous la tutelle du ministère de l’Enseignement supérieure et de la Recherche. Créé en 1939 et dirigé par des scientifiques, il a pour mission de faire progresser la connaissance et être utile à la société dans le respect des règles d’éthique, de déontologie et d’intégrité scientifique.

Missions

Missions :
Le travail proposé pour ce post-doctorat porte sur la prédiction structurée multilingue. Il s'agit d'extraire des graphes de connaissances à partir de textes qui sont rédigés en différentes langues. En effet, les modèles existants sont souvent entraînés et testés principalement en monolingue. L'objectif du post-doctorat est double. Dans un premier temps, il s'agira de développer des méthodes pour extraire des graphes de connaissances à partir de textes écrits en différentes langues. Dans un second temps, on cherchera à utiliser ces méthodes pour mesurer la factualité (cohérence sémantique) entre deux textes, en monolingue ou en multilingue.
Activités :
Les activités prévues sont les suivantes:

  • Revue de la litérature scientifique sur la prédiction structurée et la factualité
  • Proposition d'un modèle neuronal pour la prédiction structurée multilingue
  • Apprentissage du modèle sur des données (texte, graphe) créées par apprentissage distant à partir des textes Wikipedia et de la base de connaissances Wikidata.
  • Création de jeux de test (texte, graphe) multilingue
  • Evaluation du modèle sur ce jeu de test
  • Apprentissage d'une métrique de similarité pour les graphes de connaissance
  • Application de cette métrique pour mesurer la factualité d'un texte par rapport à un autre texte (par exemple, pour mesurer la factualité d'un résumé par rapport au document source) .
Contexte de travail :
La personne recrutée travaillera sous la supervision de Claire Gardent, Directrice de Recherche (Classe Exceptionnelle) CNRS au LORIA (Laboratoire Lorrain de recherche en informatique et ses applications) . Elle bénéficiera de l'environnement de recherche du LORIA et de l'équipe MosAIk, une équipe à l'interface entre Intelligence Artificielle, Traitements automatique des langues et Connaissances.

Conditions particulières d'exercice

Le Centre national de la recherche scientifique est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 34 000 femmes et hommes (plus de 1 000 laboratoires et 200 métiers) , en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines. Depuis plus de 80 ans, y sont développées des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit que le CNRS tisse entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait de lui un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde. Le partenariat qui le lie avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires (près de 100 chaque année) témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche.

Profil recherché

Competences :

  • Solides connaissances des fondements mathématiques et informatiques des méthodes neuronales
  • Compétence forte en informatique notamment implémentation de modèles neuronaux (pytorch)
  • Anglais courant
  • Expérience dans le domaine du Traitement Automatique des Langues
Contraintes et risques :
N/A