Théorie de l'argumentation et traitement du langage naturel pour la démocratie participative

Projet bilatéral avec le professeur Mihai Surdeanu de l’université d’Arizona.

Le projet RHAPSSODY propose un cadre de raisonnement automatisé capable d’extraire, de comprendre et de raisonner sur des arguments complexes. Le projet est basé sur la combinaison de la théorie de l’argumentation computationnelle et du traitement du langage naturel. L’objectif est d’identifier les arguments les plus pertinents listés sur les plateformes de débat, d’estimer les degrés d’acceptabilité de ces arguments en utilisant des informations extraites du web et d’estimer la décision à prendre. En plus des méthodes de raisonnement issues de la théorie de l’argumentation computationnelle, cet effort propose également de nouvelles méthodes d’apprentissage profond pour le traitement du langage naturel (NLP) qui atténuent la suradaptation aux artefacts lexicaux. Ceci est essentiel pour l’argumentation automatisée. Notre méthode combine la distillation des données (c’est-à-dire le remplacement des noms par leur types, comme par exemple, le remplacement de “Hongrie” par “PAYS”) et la distillation des modèles, dans laquelle plusieurs modèles entraînés sur différentes versions des données distillées sont en concurrence les uns avec les autres pour obtenir la meilleure précision.


Responsable scientifique pour le CRIL :
Partenaires :
Durée :
2022