Tannina Hamizi

DetectTweets – Détection du discours haineux

Développement d’un système de détection du discours haineux sur Twitter.

• 📊 Données : corpus Twitter annoté (22 660 tweets) réduit à 5 308 pour l’entraînement
• 🧹 Prétraitement : nettoyage (mentions, liens, ponctuation), mise en minuscules
• 🧠 Modèles : RNN et BERT
• ⚙️ Paramètres : séquence max = 40, batch size = 30, 12 epochs, early stopping
• 💻 Interface : FastAPI + interface utilisateur HTML/CSS/JS
• 🚀 Déploiement : serveur Uvicorn avec intégration du modèle RNN

🎯 Objectif : proposer une solution robuste pour lutter contre la haine en ligne.

Classification Parlementaire

Conception d’un modèle de classification automatique d’interventions parlementaires multilingues afin d’analyser les discours politiques.

• 🗣️ Prétraitement linguistique et vectorisation des textes (TF-IDF)
• ⚙️ Entraînement et comparaison de plusieurs modèles de machine learning
• 📊 Évaluation des performances à l’aide de métriques de précision et de rappel
• 🌍 Gestion de corpus multilingues (français, anglais, espagnol)
• 🔍 Analyse thématique des discours et regroupement par tendance politique
• 🎯 Objectif : automatiser l’analyse du langage parlementaire pour faciliter la compréhension des débats politiques.

Reconnaissance d’Adverbes Temporels

Développement d’un système de détection automatique d’adverbes temporels dans un corpus textuel en français.

• 🧩 Création de grammaires locales et règles linguistiques sous Unitex
• ⏳ Identification des structures temporelles complexes (“il y a deux ans”, “depuis longtemps”…)
• 📚 Enrichissement de la base lexicale du français
• 🧠 Application d’une approche mixte entre linguistique et TAL
• 🎯 Objectif : améliorer la reconnaissance automatique des expressions temporelles dans les systèmes de TAL.

Synthèse de Parole

Développement d’un système de synthèse vocale à base de diphones.

• 🎙️ Corpus : enregistrement de logatomes couvrant 194 diphones
• 🗂️ Segmentation : annotation manuelle avec TextGrid
• 🔤 Dictionnaire : adaptation des transcriptions phonétiques
• ⚙️ Script Praat : concaténation automatique des diphones
• 🔊 Résultats : fichier audio synthétisé
• 📈 Problèmes : gestion de la prosodie (f0/durée)
• 🎯 Objectif : explorer les enjeux de prosodie et naturalité

Analyse Sémantique du mot "Pouvoir"

Étude des variations sémantiques du mot “pouvoir” dans un corpus d’entretiens oraux en français.

• 🧠 Utilisation du modèle BERT pour la représentation contextuelle des occurrences
• 🔎 Analyse des différences de sens selon le contexte discursif
• 📈 Extraction de clusters sémantiques pour regrouper les usages similaires
• 💬 Interprétation linguistique et pragmatique des résultats

🎯 Objectif : explorer la polysémie et la compréhension contextuelle du langage par les modèles de NLP.

Ontologie des Œuvres d’Art

Conception et implémentation d’une ontologie des œuvres d’art.

• 📚 Modélisation des artistes, techniques et mouvements artistiques
• 🖼️ Représentation des œuvres d’art et métadonnées
• 🔗 Mise en place de relations entre concepts
• 🔎 Requêtes SPARQL pour extraire des connaissances
• 🎯 Objectif pédagogique : apprentissage du Web sémantique

Chatbot Médical

Développement d’un chatbot médical intelligent basé sur une ontologie.

• 🔎 Détection automatique des symptômes
• 🦠 Identification des maladies possibles
• 🫀 Affichage des organes affectés
• ℹ️ Explication médicale
• 💡 Conseils associés
• 💻 Interface : application graphique Tkinter / FastAPI
• 🚀 Déploiement : exécutable autonome Python

🎯 Objectif : outil d’aide à la décision pour les professionnels de santé.