Auto-encodeurs pour la compr\'ehension de documents parl\'es (Auto-encoders for Spoken Document Understanding)

no code implementations • JEPTALNRECITAL 2016 • Killian Janod, Mohamed Morchid, Richard Dufour, Georges Linar{\`e}s, Renato de Mori

Les repr{\'e}sentations de documents au moyen d{'}approches {\`a} base de r{\'e}seaux de neurones ont montr{\'e} des am{\'e}liorations significatives dans de nombreuses t{\^a}ches du traitement du langage naturel.

document understanding

Un Sous-espace Th\'ematique Latent pour la Compr\'ehension du Langage Parl\'e (A Latent Topic-based Subspace for Spoken Language Understanding)

no code implementations • JEPTALNRECITAL 2016 • Mohamed Bouaziz, Mohamed Morchid, Pierre-Michel Bousquet, Richard Dufour, Killian Janod, Waad Ben Kheder, Georges Linar{\`e}s

Les applications de compr{\'e}hension du langage parl{\'e} sont moins performantes si les documents transcrits automatiquement contiennent un taux d{'}erreur-mot {\'e}lev{\'e}.

Spoken Language Understanding

Apport de l'information temporelle des contextes pour la repr\'esentation vectorielle continue des mots

no code implementations • JEPTALNRECITAL 2015 • Killian Janod, Mohamed Morchid, Richard Dufour, Georges Linares

Ces approches sont manipul{\'e}es au travers d{'}un r{\'e}seau de neurones, l{'}architecture CBOW cherchant alors {\`a} pr{\'e}dire un mot sachant son contexte, alors que l{'}architecture Skip-Gram pr{\'e}dit un contexte sachant un mot.