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Post-Doctorant/Post-Doctorante (H/F) 06 - Biot
Offre n° 175MMKQ
Post-Doctorant/Post-Doctorante (H/F)
06 - Biot - Localiser avec Mappy
Actualisé le 28 juin 2024
La fouille d'arguments, ou argumentation mining, est une branche du TAL visant à extraire et analyser les structures argumentatives dans les textes. Elle inclut l'identification des parties argumentatives, la classification des composants tels que revendications et prémisses, ainsi que la classification des relations argumentatives, comme le soutien ou l'attaque, entre ces composants. L'objectif est de fournir une représentation structurée des arguments dans un texte, facilitant ainsi l'analyse des relations et des schémas argumentatifs pour diverses applications. Ces dernières années, chacune de ces tâches a suscité un intérêt croissant de la part de la communauté du TAL et les nombreuses avancées ont donné lieu à la publication de plusieurs études comparatives des méthodes existantes (BF20, TD20a,TD20b). Les observations faites lors de l'étude de ces travaux indiquent une prédominance des approches reposant sur les réseaux de neurones, et plus récemment, sur les modèles de langue pré-entraînés. Les modèles de langage pré-entraînés, tels les modèles basés sur l'architecture Transformer BERT, ont considérablement surpassé les performances des modèles d'apprentissage machine traditionnels, particulièrement dans le domaine de la fouille d'arguments. Cela inclut des tâches telles que la classification des arguments et la prédiction des relations entre les composants (MT20). En parallèle, ces travaux se sont multipliés en réponse aux contraintes applicatives et contextuelles, abordant notamment la fouille d'arguments dans des domaines tels que la santé, la politique, ou encore les réseaux sociaux (DM17). Malgré ces avancées, les limitations rapportées dans la littérature demeurent nombreuses. Du point de vue computationnel, appréhender automatiquement l'ensemble des structures argumentatives et des dispositifs langagiers qui les sous-tendent demeure complexe. De surcroît, peu de travaux explorent la formalisation et la modélisation des informations issues de l'analyse pragmatique, limitant ainsi l'inférence de connaissances de haut niveau, telles que les connaissances présupposées partagées entre le locuteur et l'auditeur, ou celles liées au sens commun (SS19). Parallèlement, l'utilisation de prompts dans le domaine du TAL a également connu une expansion significative, notamment avec l'avènement de modèles de langage pré-entraînés tels que GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) et LLAMA (LP23). Le "prompting" est depuis devenu un domaine de recherche à part entière qui ne cesse de se perfectionner. Utilisé comme stimuli dans le but de conditionner le fonctionnement des modèles de langue, l'utilisation des prompts supporte le guidage de ces modèles pour la réalisation de diverses applications, telles que la génération de texte, la classification, le résumé automatique, la traduction, la recherche d'informations, et bien d'autres. Dans le contexte de la fouille d'arguments et plus largement pour améliorer la compréhension du langage, les techniques de prompting peuvent être utilisées pour synthétiser des connaissances. Cela implique d'élargir la gamme des stimuli pour instruire les modèles de langue sur la manière de raisonner, en intégrant les connaissances nécessaires à la construction globale du sens ainsi que les procédés impliqués dans sa création.
- Type de contrat
-
CDD - 12 Mois
Contrat travail - Durée du travail
- 35H
- Salaire
- Salaire brut : Selon profil
Profil souhaité
Expérience
- 3 An(s)Cette expérience est indispensable
Savoir-être professionnels
- Faire preuve de rigueur et de précision
- Organiser son travail selon les priorités et les objectifs
- S'adapter aux changements
Informations complémentaires
- Qualification : Cadre
- Secteur d'activité : Enseignement supérieur
Entreprise
UNIVERSITE COTE D AZUR
0 salarié (n'ayant pas d'effectif au 31/12 mais ayant employé des salariés au cours de l'année de référence)
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