Programme de doctorat avec bourse

LIS Marseille, Provence-Alpes-Côte d'Azur, France


Programme de doctorat avec bourse

LIS Marseille, Provence-Alpes-Côte d'Azur, France


Professeur (Aix-Marseille Université, CNRS, Polytech) - Délégué scientifique CNRS Sciences Informatiques.Directeur adjoint du LIS (AMU-CNRS-UTLN-ECM)

Le Laboratoire d'Informatique et Systèmes de Marseille (CNRS UMR 7020) recherche une candidate ou un candidat pour une allocation de thèse de trois ans dans le cadre du projet ANR Cre@lame, en collaboration avec l'université de Turku en Finlande.

Le sujet porte sur la modélisation du processus d'écriture littéraire et de révision effectuées par des auteurs. Le point de départ est un texte déjà écrit, qu'il s'agit de réviser à la manière d'un auteur. Le problème est vu comme un problème de prédiction d'opérations d'édition, prenant en entrée le texte d'origine et produisant des opérations d'édition. Ces dernières peuvent porter sur le lexique, la syntaxe ou l'organisation textuelle.

La problématique de la thèse s'articule autour de trois axes :

* le premier est la nature de l'objet produit par le processus de prédiction, qui pourra prendre la forme d'une séquence d'opérations d'édition ou bien une forme plus complexe, tel qu'un graphe. Le modèle de prédiction lui-même, dépendra en grande partie de la nature de l'objet prédit ;
* le second concerne les données. Les données de révision, qui associent à un texte des opérations de révision, ne sont pas très courantes en général et celles concernant la révision littéraire le sont encore moins. Il s'agira de s'appuyer sur toutes les données disponibles et éventuellement d'en produire à l'aide de modèles de langages afin de réaliser l'apprentissage des modèles de révision ;
* le dernier axe concerne l'évaluation. Etant donné un texte d'origine et une version révisée, comment juger de la qualité de cette dernière ? et comment vérifier que les modifications apportées au texte d'origine sont conformes aux objectifs du processus de révision.

Nous sommes à la recherche de candidates ou candidats ayant un fort bagage en apprentissage automatique, principalement en apprentissage profond ainsi que des connaissance en Traitement Automatique des Langues.

Date limite de candidature : 22 juin

#J-18808-Ljbffr