Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun

Laboratoire/Entreprise : LIUM, équipe LST
Durée : 6 mois
Contact : nicolas.dugue@univ-lemans.fr
Date limite de publication : 2017-05-01

Contexte :
Le projet #neo s’intéresse à la détection automatique de néologismes en exploitant de grands corpus textuels. En particulier, il s’agit de détecter des mots qui changent de sens ou dont un nouveau sens apparaît. Dans ce stage, nous souhaitons fournir à ce projet un moyen d’évaluer les méthodes de détection automatique en créant des emph{modèles} de corpus artificiellement générés. Ces modèles devront ressembler le plus possible à des corpus réels. Par ailleurs, ils devront nous permettre d’introduire nous mêmes des changements de sens, de façon à tester les méthodes de détection.

Sujet :
Les objectifs du stage sont ainsi :
• de confirmer les propriétés des réseaux sur les corpus du projet #neo ;
• de modéliser les changements dans ces réseaux dans le temps ;
• de se baser sur l’état de l’art et les modèles de génération de graphe pour proposer et développer une approche de génération artificielle de modèles de corpus.

Une version plus détaillée du sujet est accessible sur le PDF.

Profil du candidat :
Master 2 :
– Programmation Python (ou Java) ;
– Intérêt pour les graphes ;
– Intérêt pour le Traitement de la langue.

Formation et compétences requises :
Master 2 :
– Programmation Python (ou Java) ;
– Intérêt pour les graphes ;
– Intérêt pour le Traitement de la langue.

Adresse d’emploi :
Le Mans, LIUM, équipe LST

Document attaché : stage-une-approche.pdf