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PAVLOVA SIYANA

14h00

Soutenance de thèse de SIYANA PAVLOVA

Vers une annotation sémantique à large échelle : réconcilier lisibilité et modularité des représentations sémantiques

Toward Scalable Semantic Annotation: Bridging Readability and a Wide Range of Phenomena into a Layered Meaning Representation

Jury

Directeur de these_AMBLARD_Maxime_Université de Lorraine
Rapporteur_CANDITO_Marie_ Laboratoire de linguistique formelle (Université Paris Cité / CNRS)
Rapporteur_ASHER_Nicholas_Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT), CNRS
CoDirecteur de these_GUILLAUME_Bruno_ INRIA - Nancy - Grand Est
Examinateur_GARDENT_Claire_LORIA, CNRS, Université de Lorraine
Examinateur_DONATELLI_Lucia_Computational Linguistics and Text Mining Lab, Faculty of Humanities, Vrije Universiteit Amsterdam
Examinateur_FRANK_Anette_University of Heidelberg, Germany

école doctorale

IAEM - INFORMATIQUE - AUTOMATIQUE - ELECTRONIQUE - ELECTROTECHNIQUE - MATHEMATIQUES

Laboratoire

LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications

Mention de diplôme

Informatique
A008 LORIA, Campus Scientifique, 615, rue du Jardin Botanique 54500 Villers-lès-Nancy
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Mots clés

sémantique,représentation sémantique,modélisation de la représentation sémantique,annotation sémantique,transformation des graphes,

Résumé de la thèse

La modélisation sémantique s'intéresse à la représentation précise du sens des énoncés en langue au travers de structures qui peuvent être produites au moins partiellement automatiquement. Ces questions soulèvent des questions théoriques et ont diverses applications telles que le raisonnement automatique, la traduction automatique ou les réponses aux questions. De nombreux formalismes de représentation sémantique ont vu le jour au cours des dernières décennies.

Keywords

semantics,meaning representation,meaning representation modeling,semantic annotation,graph transformation,

Abstract

In semantic modeling we are interested in accurately capturing the meaning of natural language in a structure that can be processed automatically. This is interesting from a theoretical perspective, but such representations have a variety of downstream applications too, such as automated reasoning, machine translation or question answering. Numerous semantic representation formalisms have emerged over the past decades.
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