Research Development finance

Qu'est ce que le Lab ?

Le Lab est le département de Recherche & Développement de Lingua Custodia. Chaque membre de l'équipe est Docteur en Machine Learning et spécialiste du Traitement Automatique des Langues. L'équipe du Lab a une triple mission : contribuer activement à la recherche académique et industrielle dans ces domaines spécifiques, maintenir les produits et services proposés par Lingua Custodia à l'Etat de l'Art, et développer de nouvelles applications à valeur ajoutée pour nos clients. 

L'équipe

Docteure en Machine Learning

Melissa Ailem

Melissa Ailem

Chercheuse

DBLP
Google Scholar

Docteur en Traitement Automatique des Langues

Raheel Qader

Raheel Qader

Responsable du Lab

DBLP
Google Scholar

Docteur en Machine Learning

Jingshu Liu

Jingshu Liu

Ingénieur

DBLP
Google Scholar

Les partenaires

Les travaux​

Le Lab travaille sur des sujets très différents, ayant pour dénominateurs communs le Traitement Automatique des Langues.
Découvrez ici les projets créés par l'équipe du Lab. 

Prototypes

Découvrez les prototypes développés par l'équipe du Lab et reposant sur le Traitement Automatique des Langues appliqué à la finance.

Comparateur Lexical de Critères Extra-Financiers

Ce prototype permet d’obtenir une comparaison du lexique Economique, Environnement et Social de deux documents, d’après les standards GRI.

Activités

Conférence TALN+RECITAL 2022

L’équipe a publié et présenté son approche pour intégrer les contraintes terminologiques dans les modèles de traduction neuronale

Du 27 juin au 1er juillet 2022, le Laboratoire d’Informatique et de Systèmes (LIS) et le Laboratoire d’Informatique de l’Université d’Avignon (LIA), aux côtés de l’Association pour le Traitement des Langues Naturelles (Atala), organisent conjointement la 29e conférence sur le TALN et la 24e Réunion des Etudiants Chercheurs en Informatique pour le TAL.Le

Covid-19 MLIA Challenge

Projet réalisé par Raheel Qader, Melissa Ailem and Jingshu Liu

WMT 2021

Machine translation using terminologies by Melissa Ailem, Jingshu Liu, Raheel Qader.

Conférence ACL 2021

Encouraging Neural Machine Translation to Satisfy Terminology Constraints
par Melissa Ailem, Jingshu Liu, Raheel Qader

Ce papier de recherche “Encouraging Neural Machine Translation to Satisfy Terminology Constraints” a été accepté pour publication à la conférence ACL 2021, dans la catégorie Findings of ACL 2021. Il présente une nouvelle approche afin encourageant la traduction automatique neuronale à satisfaire les contraintes lexicales. L’ACL est la conférence la plus prestigieuse dans le domaine de la linguistique informatique, récompensant les travaux de recherche les plus prometteurs au monde. Cette nouvelle reconnaissance confirme la position du Lab en tant que leader dans le domaine du NLP, aux côtés d’entreprises prestigieuses : Google Research, Facebook AI ou Amazon Sciences.

IJCAI-PRICAI: Learning Data Representation for Clustering

Encouraging Neural Machine Translation to Satisfy Terminology Constraints
par Melissa Ailem

Ce workshop vise à découvrir les avancées récentes sur la représentation des données pour le clustering selon différentes approches. Le workshop “Learning Data Representation for Clustering” est l’occasion de (i) présenter les récents progrès des algorithmes de clustering basés sur la représentation des données ; (ii) exposer les applications potentielles qui pourraient inspirer de nouvelles approches de représentation des données pour le clustering ; et (iii) explorer les données de référence, afin de mieux évaluer et étudier les modèles de clustering basés sur la représentation des données.

Lecture à l'Université Grenoble Alpes

Le Traitement Automatique des Langues appliquées à la finance et la traduction automatique par Raheel Qader

La conférence porte sur le Traitement Automatique des Langues (TAL) appliqué à la finance et plus particulièrement sur la traduction automatique. Elle s’adresse à des étudiants ingénieurs en master spécialisé “Ingénierie pour la finance”.

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