Offre de Thèse en Collaboration Avec Le Japon

il y a 1 mois

Nantes, France CNRS Temps plein

Cette offre est disponible dans les langues suivantes:

- Français
- Anglais

Date Limite Candidature : samedi 8 juillet 2023

**Informations générales**:
**Intitulé de l'offre **:Offre de thèse en collaboration avec le Japon (H/F)**
Référence : UMR6004-MOUHAR-001
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : NANTES
Date de publication : samedi 17 juin 2023
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 2 octobre 2023
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel
Section(s) CN : Sciences et données

**Description du sujet de thèse**:
Contexte.
La popularisation des ontologies et l'accès facile à un nombre important de ressources textuelles ont fortement motivé la construction automatique d'ontologies en utilisant des techniques de l'intelligence artificielle. Trois types d'approches de construction sont distingués : approches distributionnelles, approches basées sur les graphes des connaissances et approches basées sur les patrons [Xu et al., 2019, Chen et al. 2020]. Dans cette thèse, nous nous intéresserons aux approches distributionnelles et plus particulièrement au clustering et aux approches basées sur les graphes.
Généralement, les approches basées sur du clustering permettent de considérer un nombre important de données. Cependant, elles rencontrent deux difficultés principales : l'association d'un label à un cluster et la formation de clusters sémantiquement cohérents et pertinents pour le domaine de l'ontologie. Dans nos travaux précédents, nous avons développé une approche basée sur LDA (Latent Direcliet ana ) [Blei, 2012]. et dirigée par des graines de connaissances qui traitent ces deux difficultés. Cependant les approches basées sur du clustering souffrent également de la porosité de l'espace de représentation des termes [Shwartz et al., 2016]. En complément, les approches basées sur les graphes, extraient des triplets des textes (sujet, prédicat, objet), les alignent et les relient pour former des graphes de connaissances (e.g. Yago, DBpedia). Elles permettent de traiter un nombre important de textes et construire des graphes de très grande taille, mais souffre du problème de l'hétérogénéité des données, parce qu'un même concept peut être dénoté par des termes différents dans des triplets distincts et qu'un même terme peut avoir plusieurs sémantiques [Nguyen and Ichise, 2012].

L'objectif de la thèse est de développer une nouvelle approche pour la construction automatique d'ontologies combinant des méthodes semi-supervisée basées guidées par des connaissances à priori (e.g. concepts noyaux, graines de connaissances, connaissances de l'expert, connaissance de domaine, DBpedia) [Jagarlamudi et al. 2012, Xu et al. 2019, Huang et al, 2021] et le plongement de graphes de connaissances [Ebisu and Ichise, 2018]. Cette nouvelle approche permettra de résoudre les verrous d'hétérogénéité des données et de leur porosité. La définition des termes des clusters par des sous-graphes et le plongement de ces derniers permettent de faire face au problème de porosité des textes et d'améliorer la qualité des clusters. Ces dernières années, le plongement de graphes a pris un essor rapide [Zhang et al. 2020]. Il vise à apprendre automatiquement une représentation d'entités de faible dimension pour chaque nœud d'un graphe. Le plongement de graphe (graph embedding) est utilisé dans la construction de modèles d'apprentissage automatique pour diverses tâches, et notre objectif consiste à les exploiter afin d'améliorer l'apprentissage automatique d'ontologies. L'approche à développer dans cette thèse permettra aussi d'inférer des relations d'hypernym entre termes au sein de chaque cluster. L'objectif de cette tâche est triple : 1) évaluer la qualité des clusters, 2) affiner l'espace de leur description dans une approche itérative clustering/extraction des relations d'hyperonymies/clustering, et 3) évaluer et améliorer la qualité des graphes des connaissances à partir desquels les sub-graphes des termes ont été extraits.

**Contexte de travail**:
Le travail de thèse aura lieu au LS2N, dans l'équipe DUKe sur le site Polytech Nantes.
La recherche du LS2N (laboratoire des sciences du numérique de Nantes) est structurée autour de 5 grands pôles scientifiques : Signaux, Images, Ergonomie et Langues ; Sciences des Données et de la Décision ; Science du Logiciel et des Systèmes Distribués ; Conception et Conduite de Systèmes et Robotique, Procédés, Calcul.
L'équipe DUKe vise à développer des méthodes de fouille et d'apprentissage qui prennent en compte différents types de données (relationnelles, spatiales, graphiques, temporelles, flux, etc.) et des connaissances expertes.

**Contraintes et risques**:
**Informations complémentaires**:

- Requis:
- Un diplôme de Master en Informatique ou un diplôme d'ingénieur spécialité

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    il y a 1 mois

    Nantes, France ONIRIS-UMR GEPEA Temps plein

    **Thèse : Incorporation de farines de pain recyclé et compréhension des mécanismes couplés de structuration et de réactivité dans les produits de boulangerie.** **Contexte** Le projet ANR µCOSMOS est un projet de recherche collaborative centré sur le recyclage alimentaire des rebuts et invendus de pain (RIP) à petite échelle et financé pour 4...

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    Nantes, France CNRS Temps plein

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    Nantes, France CNRS Temps plein

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    Nantes, France Ifremer Temps plein

    **Description de l'offre**: Cette thèse se fera dans le cadre d’une collaboration entre le Laboratoire Santé Environnement Microbiologie (LSEM) de l’unité Microbiologie Santé Aliment Environnement (MASAE) de l’Ifremer et l’unité des Virus Entériques (VE) du Laboratoire de Sécurité des Aliments (LSAl) de l’Agence nationale de sécurité...

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    Nantes, France CNRS Temps plein

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  • Dentiste Jeune thèsé H/F

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    Nantes, Pays de la Loire, France JoberGroup Temps plein

    L'établissement Offre emploi Chirurgien Dentiste H/F à Nantes , proposant d'excellentes conditions d'exercices. Plus d'informations sur ce poste ? Contactez-nous au Le poste Emploi chirurgien dentiste jeune thèsé Nantes 44 : Vous êtes en cours de rédaction de thèse ou vous venez de l'obtenir ? Conscient que l'accompagnement dans le début de votre...

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    Nantes, France Ifremer Temps plein

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    Nantes, France Keikaku Temps plein

    Keikaku est une agence de voyage spécialiste du Japon, basée dans la région de La Rochelle (siège) et à Osaka (filiale). Elle travaille en collaboration et avec l’appui de Kanpai, site de référence sur cette destination porteuse. Dans le cadre de sa croissance exclusivement en ligne (Internet / téléphone), Keikaku recherche des profils motivés...

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    **Description de l'offre**: L’UMR « Dynamique et durabilité des écosystèmes : de la source à l’océan » (DECOD) rassemble chercheurs, ingénieurs et techniciens de laboratoires Ifremer, INRAe et de l’Institut Agro Rennes-Angers situés à Brest, Lorient, Nantes et Rennes. Elle a pour ambition de contribuer à produire des connaissances pour...

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    Nantes, France Ifremer Temps plein

    **Description de l'offre**: L’UMR « Dynamique et durabilité des écosystèmes : de la source à l’océan » (DECOD) rassemble chercheurs, ingénieurs et techniciens de laboratoires Ifremer, INRAe et de l’Institut Agro Rennes-Angers situés à Brest, Lorient, Nantes et Rennes. Elle a pour ambition de contribuer à produire des connaissances pour...

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    Nantes, France Cadres en mission Temps plein

    **DESCRIPTION DE L’ENTREPRISE**: Acteur majeur dans le secteur du portage salarial, le conseil, la formation et le management de transition, le groupe Cadres en Mission accompagne sa forte croissance en France et à l’international en conservant une culture d’entreprise reposant sur les valeurs de respect et d’excellence. Au quotidien, nous...

  • Doctorant (H/F)

    il y a 1 mois

    Nantes, France CNRS Temps plein

    Cette offre est disponible dans les langues suivantes: - Français - Anglais Date Limite Candidature : mardi 28 novembre 2023 **Informations générales**: **Intitulé de l'offre **:Doctorant (H/F) en Géographie - Aménagement** Référence : UMR6590-JEABAH-002 Nombre de Postes : 1 Lieu de travail : NANTES Date de publication : mardi 7 novembre 2023 Type...