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Quatre recrutements pour travailler sur l'extraction d'informations complexes à partir de textes en langue naturelle

Le projet NoRDF, une chaire de recherche issue du Programme National pour l’IA, vise à modéliser et à extraire des informations complexes à partir de textes en langage naturel. Son but est d’enrichir les bases de connaissances avec des événements, des causes, des conditions, des antécédents, des histoires, des négations et des croyances. Ce projet étudiera en particulier l’expression des sentiments.

Le projet NoRDF est piloté par le professeur Fabian Suchanek de Télécom Paris, Institut Polytechnique de Paris, spécialiste des bases de connaissances et des ontologies et co-créateur de la célèbre base de connaissances YAGO. Le projet permettra des recherches sur la représentation des connaissances, le raisonnement et l’extraction d’informations, ce qui trouve son utilité en particulier pour des applications telles que la détection de fausses nouvelles, la modélisation de controverses ou l’analyse de l’e-réputation d’une entreprise.

Sélectionné par l’Agence Nationale pour la Recherche (ANR), le projet bénéficie d’un budget total de 1,3 million d’euros et s’étend de 2020 à 2024. Il s’appuie également sur l’expérience, les cas d’usage et le soutien de quatre partenaires industriels : EDF, le Groupe BPCE, Schlumberger et Converteo.

Actuellement, quatre postes sont ouverts (deux doctorats, un postdoc et un ingénieur) pour travailler sur les thèmes du projet et plus généralement sur tout ce qui concerne les bases de connaissances, le traitement du langage naturel, le raisonnement automatisé, la représentation des connaissances, l’extraction d’informations…