Fiche de MULLER Benjamin

Informations professionnelles


Statut: Docteur ED
ED: EDITE
Unité de recherche: Inria-Paris (ED-130)
Employeur: INRIA


Date de debut de thèse: 1 octobre 2018
Date soutenance de thèse: 17 novembre 2022
Directeur de thèse: Benoit SAGOT (Inria-Paris (ED-130))
Encadrant : Djamé SEDDAH (Inria-Paris (ED-130))
Sujet de thèse: Multi-task Learning for Text Normalization, Parsing and Machine Translation
Date de prévisionnelle de soutenance: 17 novembre 2022

Soutenance de thèse

Données générales

Titre : How Can We Make Language Models Better at Handling the Diversity and Variability of Natural Languages?
Date : 17 novembre 2022
Heure: 00:00
Résumé : In this thesis, we focus on the following question: ``How can we make language models better at handling the variability and diversity of natural languages ?''. By developing analysis and adaptation techniques, we show that large scale language models can be useful for low-ressource languages.
Lieu : INRIA PARIS 2 rue simone iff 75012 Paris

Rapporteurs/ Rapporteuses

Personne Qualité Etablissement
M. Goldberg Yoav Professeur des universités Bar Illan University (Israël)
Mme. Øvrelid Lilja Professeure des universités Université d'Oslo (Norvège)

Composition du jury

Personne Qualité Etablissement
M. Sagot Benoit Directeur de recherche (HDR) Institut National de recherche en informatique et en automatique - Paris centre, Sorbonne Université, INRIA
M. Seddah Djamé Chargé de recherche Institut National de recherche en informatique et en automatique - Paris centre, Sorbonne Université, INRIA
M. Goldberg Yoav Professeur des universités Bar Illan University (Israël)
Mme. Øvrelid Lilja Professeure des universités Université d'Oslo (Norvège)
M. Piwowarski Benjamin Chargé de recherche (HDR) Institut des Systèmes Intelligents et de Robotique, Sorbonne Université, CNRS
Mme. Schluter Natalie Maîtresse de Conférences IT University of Copenhagen (Danemark)