CDD chercheur (H/F) en Grands modèles de langage (LLM) pour l'argumentation en langage naturel

Missions :
Le poste de chercheur est envisagé dans le cadre du projet ANITI HUCAD qui vise à développer des systèmes d'intelligence artificielle (IA) favorisant la collaboration homme-machine pour des délibérations efficaces. Il vise à améliorer les capacités d'argumentation des parties prenantes en suggérant des arguments pertinents, extraits du web, et en facilitant la bonne compréhension d'un débat grâce à une synthèse générée automatiquement et structurée des arguments les plus saillants.
L'argumentation computationnelle (CA) est un sous-domaine de l'IA qui étudie la théorie de l'argumentation, à savoir les fondements théoriques et les applications menant à des développements tels que les logiques permettant de représenter et de raisonner sur les arguments, et les méthodes axiomatiques d'évaluation des arguments.
L'argumentation en langage naturel est un domaine de recherche récent, à la croisée du traitement du langage naturel (NLP) et de la recherche d'informations (IR), qui se concentre sur l'identification, la récupération et la génération d'arguments (et de contre-arguments) présents dans des textes et des dialogues, ainsi que sur la classification des relations entre les arguments (soutien, attaque) et la construction d'essais et de résumés argumentatifs. Les applications les plus marquantes sont les assistants personnels intelligents et les moteurs de recherche d'arguments. Cependant, malgré les développements marquants dans le domaine de l'argumentation en langage naturel, notamment l'exploration d'arguments (AM) et la recherche d'arguments (AR) - il existe encore des limites critiques aux méthodes et modèles actuels d'argumentation en langage naturel, parmi lesquelles - mais sans s'y limiter - le manque de capacités de raisonnement pour produire des arguments cohérents qui transmettent des relations logiques formelles au-delà du niveau superficiel des arguments, leur généralisation limitée en ce qui concerne les structures d'argumentation (par exemple, les arguments imbriqués) et les types (par exemple, les arguments bloquants), le manque d'évaluation objective de la qualité des arguments à l'aide de méthodes normatives.
Grâce à ce poste de chercheur, nous souhaitons explorer les avantages synergiques de l'analyse conversationnelle et de l'argumentation en langage naturel afin de concevoir des modèles théoriques d'argumentation en langage naturel en tirant parti des capacités des grands modèles de langues (LLM) comme moyens convaincants de compréhension et de raisonnement en langage naturel.


Activités :
Les modèles de langues (LM) sont devenus la colonne vertébrale de nombreuses tâches impliquant le raisonnement et la compréhension du langage dans les domaines de l'IA, de la recherche d'information (RI) et du traitement du langage naturel (TAL). En matière d'argumentation, la littérature révèle qu'ils sont efficaces pour de nombreuses tâches de recherche et d'exploration d'argum
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