Dec 6th, 2022

Mise en place d’une conversation Homme-Machine optimale basée sur les techniques de deep NLP et de Big Data

Encadrant : Sarra BOUZAYANE

Lieu : Boulogne-Billancourt
Durée : 6 mois à partir du mars 2023

Descriptif du stage
Ce stage s’inscrit dans le cadre d’un projet proposé par Audensiel Occitanie qui vise le développement d’un chatbot ayant les capacités d’analyser des images et de répondre efficacement aux questions ouvertesposées par des internautes.
Ce projet pourrait être divisé en deux parties : Le traitement d’images et le traitement du langage naturel (TLN). En effet, l’internaute dans ce contexte pourrait transmettre au chatbot une image et une question à la fois. La question est pour expliquer son besoin (exp. Prix) et l’image permettra d’exprimer ses préférences (exp. Ordinateur, Asus, noir). Finalement, nous cherchons à construire automatiquement cette requête textuelle (exp. Prix ordinateur Asus noir) auquel le chatbot devrait trouver une réponse satisfaisante.

Dans des travaux précédents, nous avons déjà développé un algorithme de reconnaissance d’images permettant d’extraire les préférences. L’objectif de ce stage sera alors d’identifier le besoin à partir du texte, de construire la requête textuelle finale, de trouver l’adaptateur logique où le chatbot pourrait trouver la bonne réponse (exp. Système, page wiki, sa base de questions, etc.) et de fouiller dans cet adaptateur pour extraire exactement la réponse que l’internaute cherche. La sémantique des mots devrait être prise en compte afin d’enrichir notre sphère de recherche. Les questions-réponses réalisées devaient alimenter la base de questions du chatbot pour un objectif d’apprentissage.

Tâches principales

  • Réaliser une étude bibliographique approfondie sur les avancées du NLP dans le domaine de messagerie instantanée.
  • Développer un algorithme pour l’analyse sémantique et syntaxique de la requête textuelle de l’internaute afin d’identifier ses besoins.
  • Développer un algorithme de gestion des priorités entre les différents adaptateurs logiques pour optimiser le temps de recherche de la réponse.
  • Développer un algorithme de fouille de donnée pour l’extraction de la réponse précise et concise à partir du contenu où elle existe (page web, publication des réseaux sociaux, etc.).
  • Développer une application web pour mettre en place la conversation Homme Chatbot.
  • Tester le modèle et publier les résultats (article scientifique).

Compétences et pré-requis

  • Compétences solides en NLP et apprentissage profond.
  • Bonne maîtrise et autonomie en développement (Python).
  • Fortes connaissances en statistiques et science de données.

Références

  • Bouzayane, S., & Aberkane, A. (2022). Visual Chatbot for Knowledge Transfer: What Challenges Lie Ahead?. International Journal of Knowledge-Based Organizations (IJKBO), 12(2), 1-13.
  • Soufyane, A., Abdelhakim, B. A., & Ahmed, M. B. (2021). An intelligent chatbot using NLP and TF-IDF algorithm for text understanding applied to the medical field. In Emerging Trends in ICT for Sustainable Development(pp. 3-10).

Type d’emploi : Temps plein, Stage
Durée du contrat : 6 mois

Programmation :

  • Du Lundi au Vendredi
  • Périodes de travail de 8 heures
  • Travail en journée

Lieu du poste : Un seul lieu de travail

Date de début prévue : 01/03/2023

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