Offre de thèse : Apprentissage profond multitâche et prédiction de structures latentes pour le TAL


Le Laboratoire d'Excellence EFL (Empirical Foundations of Linguistics) recrute un.e doctorant.e pour une thèse de trois ans en apprentissage profond pour le TAL.


Laboratoire d'accueil :


Le/la doctorant.e sera accueilli au sein de l'équipe RCLN (Représentation des Connaissances et Langage Naturel), membre du Laboratoire d'Informatique de Paris Nord de l'Université Sorbonne Paris Nord (Paris 13).


La thèse sera co-encadrée par Nadi Tomeh (MCF) et Thierry Charnois (PR)

https://lipn.univ-paris13.fr/accueil/equipe/rcln/


Contexte de recherche :


Le projet de doctorat s'inscrit dans l'axe 5 "analyse sémantique computationnelle" du Labex-EFL dans l'opération "analyse sémantique superficielle". Le projet portera sur l'exploitation de l'apprentissage profond multitâche pour la modélisation jointe des structures linguistiques et en utilisant les avancées récentes en prédiction structurée dans les architectures neuronales http://www.labex-efl.com/wordpress/recherche/semantique-computationnelle/


Description détaillé du sujet


https://lipn.univ-paris13.fr/~tomeh/public/uploads/offers/phd-deep-multitask-structured-prediction-nlp.pdf


Profil recherché


Master 2 or equivalent en informatique ou mathématiques appliquées avec spécialisation en traitement automatique des langues naturelles et en apprentissage automatique profond (deep learning).


Pour postuler


Envoyer les documents suivants à Nadi Tomeh (tomeh@lipn.fr)

  • CV

  • Diplômes obtenus

  • Lettre de motivation adapté au sujet

  • Deux lettres de recommandations

  • Relevés de notes avec la liste des cours suivis en master

  • Mémoire du master

Calendrier du recrutement

  • Date limite pour postuler : 1 septembre 2020

  • Présélection des candidats : 3 septembre 2020

  • Auditions : 10 septembre, 2020

  • Date de début du recrutement : octobre 2020

Salaire


Environ 1,700 euros net par mois


Pour plus d'information


Contacter tomeh@lipn.fr

 

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