Le sujet de stage se situe dans le domaine de l’extraction d’information, dont l’objectif est d’identifier des événements ou des faits dans des textes et de structurer les informations retenues. Le plus souvent, cet objectif prend la forme d’une tâche de remplissage de formulaires (templates) prédéfinis à partir de textes. Ainsi, pour un formulaire centré sur les événements sismiques, l’objectif est pour chaque tremblement de terre détecté dans un texte de localiser des informations telles que sa localisation, sa magnitude, sa date et son heure. Un extrait de texte tel que :

"En visite sur place, le vice-premier ministre Besir Atalay a confirmé que 25 bâtiments s’étaient effondrés à la suite du séisme d’une magnitude de 5,6. Il s’est produit à 20h23 mercredi soir, avec un épicentre localisé dans le district d’Edremit, à 17 kilomètres au sud de Van"

doit ainsi permettre à un système d’extraction d’information de remplir un formulaire typique sur les tremblements de terre qui aurait la forme suivante : FORMULAIRE « TREMBLEMENT DE TERRE » - Lieu : district d’Edremit, à 17 kilomètres au sud de Van - magnitude : 5,6 - heure : 20h23 - Date : mercredi soir

L’objectif du stage est d’étudier des approches jointes impliquant la détection des mentions d’événements et d’arguments dans un cadre de type Deep Learning. Le travail se focalisera au niveau de la phrase et commencera par examiner comment le modèle proposé par (Li et al., 2013) peut être transposé dans un cadre neuronal. Au-delà, il étudiera comment des approches jointes peuvent être définies et mises en oeuvre au travers de mécanismes plus spécifiquement liés aux réseaux de neurones comme les modèles d’attention. Pour mener ce travail, le stagiaire pourra s’appuyer sur les travaux déjà menés en extraction d’information par le laboratoire dans différents domaines (événements sismiques, finance, rapports d’inspection …) et plus particulièrement sur deux thèses portant sur l’utilisation de modèles neuronaux pour l’extraction d’événements.