DeepGrail
Le projet DeepGrail a comme objectif principal d'utiliser des méthodes d'apprentissage profond pour permettre une analyse détaillée du sens des phrases, et ainsi de fournir un composant crucial pour des systèmes de compréhension automatique du langage naturel pour le français.
Le projet DeepGrail vise à créer un analyseur neuronal open source pour la langue française, qui prend un texte non vu et produit des structures riches ouvertes à l'introspection : structures syntaxiques et représentations de sens. L'analyse en grammaire catégorielles se décompose en deux parties où l'apprentissage profond peut apporter des solutions : 1. Le tagging des mots : associer à chaque mot de la phrase sa catégorie grammaticale (atome), et 2. Lier les atomes entre eux.
Champs thématiques adressés par le projet :
-
Machine Learning (ML)
-
Speech & Natural Language Processing (SNLP)
-
Knowledge Representation and Reasoning (KKR)
Plus d’information sur le projet et accès aux ressources :
L’équipe de recherche à l’origine du projet s’appuie sur le réseau d’ingénieurs du PNRIA
Equipe de recherche :
- Richard Moot LIRMM (CNRS/Université de Montpellier)
Ingénieurs du PNRIA :
- Julien Rabault IRIT (CNRS/Université Toulouse 3 Paul Sabatier/INP Toulouse)
- Caroline de Pourtalès IRIT (CNRS/Université Toulouse 3 Paul Sabatier/INP Toulouse)