Anas Belfathi
- Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N)
Présentation
Domaine de spécialité : Traitement Automatique du Langage
Laboratoire : Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N)
Université : Nantes Université
Équipe de recherche : TALN Titre de la thèse : Approche Neuronale pour la modélisation et l’analyse de la structure argumentative des documents légaux
Encadré par : Prof. Richard Dufour, Dr. Nicolas Hernandez, Dr. Laura Monceaux
Financée par : Projet ANR Lexhnology - en collaboration avec différents laboratoires (LS2N, CRINI, LAIRDIL et ATILF)
Objectifs du projet : Le projet doctoral est centré sur l'utilisation d'approches neuronales pour déchiffrer la structure argumentative des textes juridiques. De par leur nature linguistique unique et leur longueur, ces textes représentent un challenge pour le TAL. En tant que doctorant au sein de l'équipe TALN du LS2N, ma mission sera responsable de l'élaboration d'un cadre d'analyse adapté pour les Modèles de Langage Pré-entraînés. Ceci, en vue d'extraire des informations discursives pertinentes, tout en explorant des stratégies pour intégrer ces données dans des modèles basés sur les Transformers, et aussi travailler sur les modèles génératifs tels que LLAMA2 et GPT-4. L'objectif principal est de créer un système de reconnaissance de la structure argumentative qui sera ensuite déployé sur une plateforme en ligne pour soutenir les utilisateurs de l'anglais juridique.
Chercheur en TAL @ TALN Team - LS2N | Legal AI ⚖
Informations générales
Doctorant
Résumé de la recherche
Thèmes de Recherche
Compétences
Publications
Publications
|
|
Le rôle du contexte dans la classification séquentielle de phrases pour les documents longs20e Conférence en Recherche d’Information et Applications (CORIA) 32ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) 27ème Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RECITAL) Les 18e Rencontres Jeunes Chercheurs en RI (RJCRI), 2025, Marseille, France. pp.488-501 |
|
|
Exploiter le prompting pour l’extraction d’information à partir de textes médicaux français avec peu de ressourcesAtelier EvalLLM 2025 à la conférence CORIA-TALN 2025, Jun 2025, Marseille, France |
|
|
A Simple but Effective Context Retrieval for Sequential Sentence Classification in Long Legal DocumentsThe 12th Argument mining Workshop, Vienna, Austria. Association for Computational Linguistics., Jul 2025, Vienna, Austria |
|
|
Le rôle du contexte dans la classification séquentielle de phrases pour les documents longsCORIA-TALN 2025, Université d’Aix-Marseille, Jun 2025, Marseille, France |
|
|
Adaptation des modèles de langue à des domaines de spécialité par un masquage sélectif fondé sur le genre et les caractéristiques thématiques35èmes Journées d'Études sur la Parole (JEP 2024) 31ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN 2024) 26ème Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RECITAL 2024), Jul 2024, Toulouse, France. pp.283-294 |
|
|
Harnessing GPT-3.5-turbo for Rhetorical Role Prediction in Legal CasesJURIX 2023 - The 36th International Conference on Legal Knowledge and Information Systems, Dec 2023, Maastricht, Netherlands |
|
|
Enhancing Pre-Trained Language Models with Sentence Position Embeddings for Rhetorical Roles Recognition in Legal Opinions6th Workshop on Automated Semantic Analysis of Information in Legal Text (ASAIL) held online in conjunction with 19th International Conference on Artificial Intelligence and Law (ICAIL), Jun 2023, Braga, Universidad do Minho,, Portugal |