Nous développons des modèles et des outils pour analyse automatique, syntaxique et sémantique, du langage naturel ainsi que pour la constitution des ressources nécessaires.
Permanents
Imen Ben Sassi, Maître de conférences, UM
Richard Moot, Chargé de recherche, CNRS
Mathieu Lafourcade, Maître de conférences, UM
Doctorants
Jérémie Roux, UM
Maximos Skandalis, CNRS
Loic Allegre, UM
Nicolas Boffo, Ministère de l’intérieur
Alexandre Fleury, SAS CHARLATHAN CLUB
Autres personnels
Vincent Blazy, ATER, UM
Violaine Prince, Invité longue durée Eméritat, UM
Hani Guenoune, CDD Enseignant-Chercheur, UM
L’équipe TEXTE développe des méthodes, des outils et des ressources pour le traitement automatique du langage naturel, surtout écrit.  Ces travaux portent plus particulièrement sur sa syntaxe et sur sa sémantique aussi bien logique que lexicale. Nous utilisons plutôt des méthodes symboliques, le plus souvent logiques,  d’où notre rattachement au pôle Intelligence artificielle.  Bien qu’elles soient toutes reliées entre elles, distinguons dans Texte les activités suivantes:Â
- Construction, acquisition de ressources pour le traitement automatique des langues (lexique, grammaire)
- Analyse automatique de la syntaxe et de la sémantique du langage naturel.
Ces travaux nécessitent des recherches fondamentales,  souvent fédérées par la logique:
- Programmation logique par contraintes pour la syntaxe guidée par les modèles
- Analyse syntaxique et  sémantique en théorie des types.
- Règles d’inférence dans un réseau lexical.
- Représentation des connaissances.
D’autres méthodes sont aussi utilisées: jeux sérieux collaboratifs, algorithmique distribuée sur des graphes (fourmis), algèbre linéaire (vecteurs de mots), statistiques (suppression du bruit, étiquetage grammatical).
Titre : Méthodes et Modèles pour l’élaboration automatisée de Graphes de Connaissances dans le domaine juridique : Application aux Ressources Juridiques et Juridico-Pratiques des Collectivités Locales et Territoriales
Doctorant : Camille Gosset
Date de soutenance : 2024-09-26
Directeur de thèse :
Mathieu Lafourcade
Titre : résolution des anaphores dans la communication électronique médiée – heuristiques et apport d’informations de sens commun
Doctorant : Hani Guenoune
Date de soutenance : 2022-12-15
Directeur de thèse :
Mathieu Lafourcade
Titre : Analyse de modèles 3D dentaires et gestion de connaissances pour l’aide au diagnostic orthodontique
Doctorant : Maxime Chapuis
Date de soutenance : 2022-12-13
Directeurs de thèse :
Mathieu Lafourcade,
William Puech
Titre : Extraction de relations sémantique dans un contexte de veille et d’intelligence d’entreprise
Doctorant : Massinissa Atmani
Date de soutenance : 2022-05-19
Directeur de thèse :
Mathieu Lafourcade
Titre : les preuves vues comme des jeux et réciproquement : sémantique dialogique de langages naturel ou logiques
Doctorant : Davide Catta
Date de soutenance : 2021-11-23
Directeur de thèse :
Christian Retoré
Titre : Inférence dans les réseaux lexico-sémantiques construits par peuplonomie
Doctorant : Kévin Cousot
Date de soutenance : 2019-12-05
Directeur de thèse :
Mathieu Lafourcade
Titre : Modélisation de préférences pour l’interprétation d’énoncés ambigus
Doctorant : Mehdi Mirzapour
Date de soutenance : 2018-09-28
Directeur de thèse :
Christian Retoré
Titre : Extraction automatique dÂ’informations sémantiques dans les comptes rendus radiologiques pour la recherche d’examens d’imagerie médicale
Doctorant : Lionel Ramadier
Date de soutenance : 2016-11-18
Directeur de thèse :
Mathieu Lafourcade