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Post-doctorat en Génération Automatique de Textes à base M/F
Post-doctorat en Génération Automatique de Textes à base H/F
[OFFRE EMPLOI] Le fournil des Comètes – boulanger e polyvalent e – CDI Temps plein (Poët Laval, 26)
Journaliste - chef de rubrique Retail - JDN
Directeur des Affaires Publiques H / F (CDI)
Technical Author (multiple roles and seniority levels)
Technical Writer
IFIP/ATT - Rédacteur en charge de la maîtrise des risques pour le secteur Etat et OPN H/F
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Rédacteur technique - H/F - Bordeaux
Apprenti rédacteur technique (H/F)
Post-doctorat en Génération Automatique de Textes à base M/F
Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications
Organisation/Company CNRS Department Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications Research Field Engineering Computer science Mathematics Researcher Profile First Stage Researcher (R1) Country France Application Deadline 18 Aug 2025 - 23:59 (UTC) Type of Contract Temporary Job Status Full-time Hours Per Week 35 Offer Starting Date 1 Sep 2025 Is the job funded through the EU Research Framework Programme? Not funded by a EU programme Is the Job related to staff position within a Research Infrastructure? No
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.
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).
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.
- 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
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