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Cr\'eation rapide et efficace d'un syst\`eme de d\'esambigu\"\isation lexicale pour une langue peu dot\'ee
Nous pr{\'e}sentons une m{\'e}thode pour cr{\'e}er rapidement un syst{\`e}me de d{\'e}sambigu{\"\i}sation lexicale (DL) pour une langue L peu dot{\'e}e pourvu que l{'}on dispose d{'}un syst{\`e}me de traduction automatique statistique (TAS) d{'}une langue riche en corpus annot{\'e}s en sens (ici l{'}anglais) vers L. Il est, en effet, plus facile de disposer des ressources n{\'e}cessaires {\`a} la cr{\'e}ation d{'}un syst{\`e}me de TAS que des ressources d{\'e}di{\'e}es n{\'e}cessaires {\`a} la cr{\'e}ation d{'}un syst{\`e}me de DL pour la langue L. Notre m{\'e}thode consiste {\`a} traduire automatiquement un corpus annot{\'e} en sens vers la langue L, puis de cr{\'e}er le syst{\`e}me de d{\'e}sambigu{\"\i}sation pour L par des m{\'e}thodes supervis{\'e}es classiques.
Local Feature or Mel Frequency Cepstral Coefficients - Which One is Better for MLN-Based Bangla Speech Recognition?
This paper discusses the dominancy of local features (LFs), as input to the multilayer neural network (MLN), extracted from a Bangla input speech over mel frequency cepstral coefficients (MFCCs).
Automatic Speech Recognition
Automatic Speech Recognition (ASR)
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A State of the Art of Word Sense Induction: A Way Towards Word Sense Disambiguation for Under-Resourced Languages
Word Sense Disambiguation (WSD), the process of automatically identifying the meaning of a polysemous word in a sentence, is a fundamental task in Natural Language Processing (NLP).
