Sujet de These: Bourse de Doctorat en analyse syntaxique probabiliste (PhD funding)

[Thierry Hamon]

Date: Mon, 24 Nov 2008 16:02:54 +0100
From: Alexis Nasr <alexis.nasr at lif.univ-mrs.fr>
Message-ID: <492AC21E.5090502 at lif.univ-mrs.fr>


[english version below]

Offre de thèse au Laboratoire d'Informatique Fondamentale dans le
domaine de l'analyse syntaxique probabiliste

Lieu : Laboratoire d'Informatique Fondamentale (Marseille)
Date : 1/1/2009
Durée : 3 ans

Cette thèse s'inscrit dans le projet ANR Sequoia qui porte sur
l'analyse syntaxique probabiliste à large couverture du français.

Le sujet de la thèse pourra porter sur différents aspects du projet
selon le profil des candidats.

Le candidat retenu sera accueilli par l'équipe Traitement Automatique
du Langage Ecrit et Parlé ou par l'équipe Bases de Données et
Apprentissage Automatique, selon son profil.

Deux thèmes sont privilégiés :

- grammaires probabilistes
  . extraction de grammaires probabilistes à partir de banques
    d'arbres
  . modèles probabilistes pour la syntaxe

- réordonnancement des analyses produites par un analyseur
  . étude des différents modèles de réordonnancement (boosting,
    support vector machines ...)
  . réordonancement de forêts d'analyse
  . intégration des deux phases d'analyse syntaxique et de
    réordonnancement.


Profil recherché :
- formation en TAL ou en apprentissage automatique
- maîtrise des langages c et c++
- volonté de travailler à la frontière entre TAL et apprentissage 
  automatique

Contacts:

Alexis Nasr
alexis.nasr at lif.univ-mrs.fr
Liva Ralaivola
liva.ralaivola at lif.univ-mrs.fr


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3 yeard PhD funding at the Laboratoire d'Informatique Fondamentale
in the field of probabilistic parsing

Location : Marseille, France
Starting : 1/1/2009

This PhD is part of a French National Research Agency funded project
on large scale probabilistic parsing of French.

Depending on the candidate's profile, the PhD subject will concern
different aspects of the project.

Priority will be given to two aspects :

- probabilistic grammars
  . probabilistic grammar extraction from treebanks
  . probabilistic models for syntax

- reranking of the parses produced by a parser
  . study of the current reranking models (boosting, support vector
    machines ...)
  . reranking of a parse forest
  . integration of the parser and the reranker in a single process

The successful candidate should :

- hold a relevant degree in the field of Natural Language Processing
  or Machine Learning.
- master the C and C++ programming languages
- have the will to work at the frontier of Natural Language Processing
  or Machine Learning.

Contacts:

Alexis Nasr
alexis.nasr at lif.univ-mrs.fr
Liva Ralaivola
liva.ralaivola at lif.univ-mrs.fr

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