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Extraction automatique d’arguments par le biais de grands modèles de langage adaptés

Catégorie: 
Théses
Docteur :Monsieur Umer Mushtaq
Date de la soutenance :10 Novembre 2023
Horaires :vendredi 10 novembre 2023 à 10h
Adresse :Salle des actes - Centre Panthéon (esc. J, 3è ét.) - 12 pl. du Panthéon, 75005 PARIS
Discipline :Sciences de l’information et de la communication
Ajouter au Calendrier 11/10/2023 10:00 11/10/2023 14:00 Europe/Paris Extraction automatique d’arguments par le biais de grands modèles de langage adaptés Le traitement automatique du langage naturel (NLP) est un champ de l'intelligence artificielle d'une importance majeure. Dans ce domaim les transformeurs et les modèles de langage de grandes tailles (LLMs) subséquents ont représenté un changement de paradigm significatif. Dans le cadre du NLP, l'ex...
Adresse :Salle des actes - Centre Panthéon (esc. J, 3è ét.) - 12 pl. du Panthéon, 75005 PARIS
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Jury :
  • Jérôme Cabessa - Professeur des Universités - Université Paris-Panthéon-Assas, directeur de thèse                                                
  • Farah Benamara Zitoune - Maître de Conférences HDR - Université de Toulouse 3 Paul Sabatier, rapporteur                        
  • Elena Cabrio - Professeur des Universités - Université Côte d'Azur, rapporteur                        
  • Florence Dupin de Saint-Cyr-Bannay- Maître de Conférences HDR- Université de Toulouse 3 Paul Sabatier                       
  • Maria Rifqi- Professeur des Universités- Université Paris-Panthéon-Assas

Le traitement automatique du langage naturel (NLP) est un champ de l'intelligence artificielle d'une importance majeure. Dans ce domaim les transformeurs et les modèles de langage de grandes tailles (LLMs) subséquents ont représenté un changement de paradigm significatif. Dans le cadre du NLP, l'extraction d'arguments (AM) se concentre sur la détection automatique d'arguments structurés et d leurs relations au sein d'un corpus textuel. L'extraction d'arguments possède de multiples applications, telles que l'analyse de texte juridiques ou d'articles scientifiques.