*Bonjour,*** ** *

(english announcement follows)

Dans le cadre du projet CIIAM (Contextual Information Inference for Argument Mining) financé par l’Académie d’Excellence Réseaux, Information et Société Numérique, visant à renforcer la robustesse des techniques de fouille d'arguments par la synthétisation d’informations contextuelles relevant des aspects multimodaux de la communication.

Nous invitons les doctorant(e)s en fin de thèse et les jeunes docteur(e)s à candidater à un postdoctorat sur "l'Amélioration de la fouille d’argument par la synthétisation d’information contextuelle" (12 mois).

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Contexte

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Parvenir à appréhender les structures argumentatives dans les entrées en langage naturel constitue une étape clé pour de nombreuses tâches relevant du domaine du Traitement Automatique des Langues (TAL), telles que le résumé automatique ou l'analyse de débats politiques. Bien que des progrès significatifs aient été réalisés grâce à l'avènement des modèles de langue pré-entraînés, ils ne saisissent pas toujours l'ensemble des connaissances linguistiques nécessaires pour une compréhension contextuelle fine et l'établissement d'inférences pertinentes. Face à ces limitations, notre projet vise à explorer l'inclusion de la dimension d'analyse linguistique liée à la pragmatique. Cette approche se veut particulièrement novatrice, car la pragmatique, en raison de sa complexité à être formalisée, est très peu étudiée d'un point de vue computationnel. C’est à travers l'utilisation des dernières techniques de pointe en matière de "prompting" que nous souhaitons pallier les écueils des méthodes existantes, tels que la variabilité culturelle et l’implicite.

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Pour candidater

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Sujet détaillé : https://aollagnier.github.io/publications/CIIAM%20PostDoc%20DETAILS.pdf

Début du contrat : Octobre 2024, au plus tard

Durée du contrat : 12 mois

Les candidatures comprenant un CV scientifique, une lettre de motivation et des lettres de recommandation doivent être envoyées à Anaïs Ollagnier (ollagnier@i3s.unice.fr)

Date limite : 14 Juin 2024

Laboratoire d'accueil : I3S, Sophia-Antipolis, France

Au plaisir de vous lire.

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In the context of the CIIAM project (Contextual Information Inference for Argument Mining), funded through the France 2030 investment plan managed by the National Research Agency (ANR), as part of the Initiative of Excellence Université Côte d’Azur, aiming to enhance the robustness of argument mining techniques through the synthesis of contextual information relevant to multimodal aspects of communication.

We invite doctoral candidates nearing completion of their thesis and young PhD graduates to apply for a postdoctoral position on "Improving Argument Mining through the Synthesis of Contextual Information" (12 months).

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Context

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Understanding argumentative structures in natural language inputs is a key step for many tasks in the field of Natural Language Processing (NLP), such as automatic summarization or analysis of political debates. Although significant progress has been made with the advent of pre-trained language models, they do not always grasp all the linguistic knowledge necessary for fine contextual understanding and the establishment of relevant inferences. Faced with these limitations, our project aims to explore the inclusion of linguistic analysis dimension related to pragmatics. This approach is particularly innovative because pragmatics, due to its complexity in formalization, has been scarcely studied from a computational perspective. It is through the use of the latest cutting-edge prompting techniques that we aim to overcome the pitfalls of existing methods, such as cultural variability and implicit knowledge.

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To Apply

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Detailed subject: https://aollagnier.github.io/publications/CIIAM%20PostDoc%20DETAILS.pdf

Contract start: October 2024, at the latest

Contract duration: 12 months

Applications including a scientific CV, a motivation letter, and recommendation letters should be sent to Anaïs Ollagnier (ollagnier@i3s.unice.fr)

Deadline: June 14, 2024

Hosting laboratory: I3S, Sophia-Antipolis, France

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