Oct. 2019 – Mars 2020
CNES and INALCO · Paris · France
Dans le cadre d’un nouveau projet avec le CNES et l’équipe ERTIM de l’INALCO, j’ai eu pour mission de mettre en place une solution logicielle de détection de la causalité dans les brevets d’invention du domaine spatial en m’appuyant sur l’active learning et les modèles NLU.
Responsibilities
Dans le cadre d’un nouveau projet avec le CNES et l’équipe ERTIM de l’INALCO, j’ai eu pour mission de mettre en place une solution de détection de la causalité dans les brevets d’invention du domaine spatial. Détail des tâches réalisées :
- Faire un état de l’art des méthodes et des solutions de détection de la causalité et des signaux faibles dans les grands volumes de données non structurées.
- Mettre en place un système d’annotation de la causalité dans ces corpus
- Développer un outil de détection automatique de la causalité dans les documents techniques, basé sur les techniques du deep learning.
Detailed description and responsibilities
*Détail des tâches réalisées :*
👉 Faire un état de l’art des méthodes et des solutions de détection de la causalité et des signaux faibles dans les grands volumes de données non structurées
👉 Rédiger un manuel d’annotation de la causalité dans les brevets d’invention
👉 Mettre en place un système d’annotation de la causalité basé sur l’outil d’annotation open source Brat
👉 Développer un outil de détection automatique de la causalité dans les documents techniques, basé sur les techniques du Machine Learning.