Docteurs récents

Statut : Docteur récent
Adresse :
LLF, CNRS – UMR 7110
Université de Paris
Case 7031 – 5, rue Thomas Mann,
75205 Paris cedex 13
E-mail : snat.munb@rgh.h-cnevf.se
Site Web : https://mehechiger.github.io/fangzhao/
Mes recherches portent sur le raisonnement automatique en contexte d’incertitude. Je me concentre principalement sur les systèmes de TAL capables de gérer la sous-spécification, que ce soit en entrée ou en sortie. Plus spécifiquement, je travaille sur des modèles capables d’apprendre à partir de données incomplètes, ambiguës, imprécises, peu dotées ou hors domaine, et j’étudie leurs comportements, tels que l’auto-correction, les erreurs de prédiction ou les sorties partielles.
Titre : Toward resource-efficient learning in automatic linguistic analysis
Date de soutenance : 2025-04-03
Inscription : 2021 à Université Paris Cité