Évaluation automatique des expériences d'irradiation de physique des hautes énergies

Automatic assessment of High-Energy Physics irradiation experiments

• Auteur / Autrice : Jaroslaw Szumega
• Direction : Pierre Jouvelot
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique temps réel, robotique et automatique - Fontainebleau
• Date : Inscription en doctorat le 01/10/2022
• Etablissement(s) : Université Paris sciences et lettres
• Ecole(s) doctorale(s) : Ecole doctorale Ingénierie des Systèmes, Matériaux, Mécanique, Énergétique (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Mathématiques et Systèmes
• Partenaire(s) de recherche : Equipe de recherche : CRI - Centre de Recherche en Informatique
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Université de Recherche Paris Sciences et Lettres (2015-2019)

Mots clés

Mots clés libres

Taln

Apprentissage automatique

Physique expérimentale des particules

Gestion de données

Expérience d'irradiation

Nlp

Machine learning

Experimental Particle Physics

Data Management

Irradiation experiment

Résumé

Les travaux actuels impliquent des activités à l'analyse de la littérature et aux premières tentatives de création d'un outil basé sur le traitement du langage naturel pour soutenir l'évaluation d'expériences d'irradiation. Cela comprend des expériences de prédiction des scores de notation et la construction d'un nouvel ensemble de données structurées qui est basé sur les données de l'Open Peer Review.

Current work involves activities mostly related to the literature review and first attempts to build a Natural Language Processing-based tool to support the assessment of irradiation experiment proposals. That includes experiments for grading scores prediction and construction of a new, highly structured dataset based on Open Peer Review data.