Classification automatique de la tonalité de courriels par apprentissage automatique

Le stagiaire développera un algorithme d’apprentissage automatique permettant la

classification automatique du sentiment dans des courriels. L’algorithme sera entraîné sur

des exemples de courriels issus de l’organisation partenaire (i.e. l’entreprise Coveo) et sera

utilisé par les clients de cette dernière pour classifier le plus adéquatement possible leurs

propres courriels. L’algorithme résoudra donc un problème d’apprentissage nommé

adaptation de domaine, un paradigme nettement plus complexe que l’apprentissage

supervisé standard. En effet, le type de courriels que Coveo reçoit peut différer grandement

du type de courriels de ces entreprises clientes.

Également, cet algorithme sera utilisable à grande échelle (i.e. sur une très grande quantité

de courriels). Il pourra donc être entraîné à l’aide d’un très grand ensemble de données, une

propriété souhaitable étant donné l’abondance de courriels disponibles. Cependant, ce fait

impose de sérieuses contraintes algorithmiques.

L’algorithme résultant du stage permettra d’améliorer les techniques présentement utilisées

chez l’organisme partenaire pour de l’analyse du sentiment appliquée spécifiquement à ses

champs d’application. Le stagiaire travaillera de concert avec………………………………………………

Faculty Supervisor:

François Laviolette

Student:

Partner:

Coveo Solutions Inc

Discipline:

Computer science

Sector:

Information and cultural industries; Professional, scientific and technical services

University:

Université Laval

Program:

Accelerate

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