Proposition de stage - 2022

Génération automatique de hashtags pour des messages textuels courts
issus de Twitter

Niveau : Master 2

Équipe : TALN - Traitement Automatique du Langage Naturel

Durée : 6 mois - Début : Février 2022

Salaire : 600 euros/mois environ

Profil du candidat : Le stage proposé correspond à un profil bac+5
(Master 2 ou équivalent). Il doit maîtriser au moins un langage de
programmation objet courant (Java, C++...) et un langage de script
(Python, Perl...). En outre, des cours ou expériences liés au sujet
(traitement automatique de langage, fouille de données, apprentissage
automatique, réseaux complexes...) seraient appréciés.

Résumé du stage :

L'objectif du stage est de proposer des approches originales
permettant de générer automatiquement des hashtags sur un message
(ici, tweet) à partir de son contenu textuel et des méta-données
associées. Il s'agira de mettre l'accent sur la capacité du système à
produire des hashtags complémentaires au texte, c.-à-d. qui n'existent
pas directement dans le contenu textuel. Afin de mener à bien les
expériences, un corpus a déjà été collecté et un premier système de
type sequence-to-sequence (seq2seq) a également été mis en
place. Globalement, trois sous-objectifs sont visés : 1) terminer et
compléter l'évaluation du système seq2seq et en réaliser une étude
qualitative, 2) compléter l'état de l'art sur le sujet de la
génération de hashtags/mots-clés et proposer d'autres approches, 3)
intégrer les méta-données des tweets au sein d'une architecture
"multimodale" (i.e. qui intègrera ici les méta-données au contenu
textuel).

Mots-clés :

Traitement automatique des Langues (TAL), Indexation, Apprentissage
automatique, Enrichissement de documents, Réseaux sociaux,
Métadonnées.

Les candidatures doivent être adressées à :

    Florian Boudin (florian.boudin@univ-nantes.fr)
    Richard Dufour (richard.dufour@univ-nantes.fr)

et doivent inclure :

- un CV détaillé (formation et expériences en recherche)
- les notes de Licence et de Master
- éventuellement un lien vers des réalisations personnelles si
disponible (ex : github)