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Relation, es-tu l\`a ? D\'etection de relations par LSTM pour am\'eliorer l'extraction de relations (Relation, are you there ? LSTM-based relation detection to improve knowledge extraction )
Notre mod{\`e}le s{'}appuie sur le plus court chemin de d{\'e}pendances entre deux entit{\'e}s, mod{\'e}lis{\'e} par un LSTM et combin{\'e} avec les types des entit{\'e}s. Sur la t{\^a}che de d{\'e}tection de relations, nous obtenons de meilleurs r{\'e}sultats qu{'}un mod{\`e}le {\'e}tat de l{'}art pour la classification de relations, avec une robustesse accrue aux relations in{\'e}dites.
Language-based Construction of Explorable News Graphs for Journalists
Faced with ever-growing news archives, media professionals are in need of advanced tools to explore the information surrounding specific events.
Ajout automatique de disfluences pour la synth\`ese de la parole spontan\'ee : formalisation et preuve de concept (Automatic disfluency insertion towards spontaneous TTS : formalization and proof of concept)
Cet article pr{\'e}sente un travail exploratoire sur l{'}ajout automatique de disfluences, c{'}est-{\`a}-dire de pauses, de r{\'e}p{\'e}titions et de r{\'e}visions, dans les {\'e}nonc{\'e}s en entr{\'e}e d{'}un syst{\`e}me de synth{\`e}se de la parole.
Adaptation de la prononciation pour la synth\`ese de la parole spontan\'ee en utilisant des informations linguistiques (Pronunciation adaptation for spontaneous speech synthesis using linguistic information)
Cet article pr{\'e}sente une nouvelle m{\'e}thode d{'}adaptation de la prononciation dont le but est de reproduire le style spontan{\'e}.
\'Evaluation dune nouvelle structuration th\'ematique hi\'erarchique des textes dans un cadre de r\'esum\'e automatique et de d\'etection d'ancres au sein de vid\'eos (Evaluation of a novel hierarchical thematic structuring of texts in the framework of text summarization and anchor detection for video hyperlinking )
automatique et de d{\'e}tection d{'}ancres au sein de vid{\'e}os Anca Simon1 Guillaume Gravier2 Pascale S{\'e}billot3 (1) Universit{\'e} de Rennes 1, IRISA {\&} INRIA Rennes, Campus de Beaulieu, 35042 Rennes, France (2) CNRS, IRISA {\&} INRIA Rennes, Campus de Beaulieu, 35042 Rennes, France (3) INSA, IRISA {\&} INRIA Rennes, Campus de Beaulieu, 35042 Rennes, France anca. simon@irisa. fr, guillaume. gravier@irisa. fr, pascale. sebillot@irisa. fr R {\'E}SUM{\'E} Dans cet article, nous {\'e}valuons, {\`a} travers son int{\'e}r{\^e}t pour le r{\'e}sum{\'e} automatique et la d{\'e}tection d{'}ancres dans des vid{\'e}os, le potentiel d{'}une nouvelle structure th{\'e}matique extraite de donn{\'e}es textuelles, compos{\'e}e d{'}une hi{\'e}rarchie de fragments th{\'e}matiquement focalis{\'e}s. Cette structure est produite par un algorithme exploitant les distributions temporelles d{'}apparition des mots dans les textes en se fondant sur une analyse de salves lexicales.
Vers une typologie de liens entre contenus journalistiques
Nous pr{\'e}sentons une typologie de liens pour un corpus multim{\'e}dia ancr{\'e} dans le domaine journalistique.
