Extraction d'information dans des données non structurées

L'extraction d'information dans des données non structurées est un domaine vaste et relativement nouveau. Ce projet de recherche sera axé sur l'extraction d'information de rapports et nouvelles sur le secteur financier, plus précisément le marché des produits de base. Cela comprend le traitement des langues naturelles (TLN), les systèmes experts (comme les systèmes basés sur l'ontologie) et la fusion de l'information comme outils d'analyse qualitative des données financières et comme outils de prise de décisions d'investissement. Le TLN est une science qui étudie la compréhension automatisée des langues humaines naturelles. Cette étude déterminera quelles méthodes de TLN – et dans quelle mesure – nous pouvons utiliser pour extraire les données pertinentes de la documentation financière.

Intern: 
Marie-Odette St-Hilaire
Superviseur universitaire: 
M. Jiri Patera
Province: 
Quebec
Discipline: 
Programme: