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

Partager cette page

Docteur : Monsieur Umer Mushtaq

Discipline : Sciences de l’information et de la communication

Date de la soutenance :

Horaires :

vendredi 10 novembre 2023 à 10h

Adresse :

Salle des actes - Centre Panthéon (esc. J, 3è ét.) - 12 pl. du Panthéon, 75005 PARIS

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.