Auto-encodeurs pour la compr\'ehension de documents parl\'es (Auto-encoders for Spoken Document Understanding)
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. Dans le cadre d{'}applications r{\'e}elles, o{\`u} des conditions d{'}enregistrement difficiles peuvent {\^e}tre rencontr{\'e}es, la transcription automatique de documents parl{\'e}s peut g{\'e}n{\'e}rer un nombre de mots mal transcrits important. Cet article propose une repr{\'e}sentation des documents parl{\'e}s tr{\`e}s bruit{\'e}s utilisant des caract{\'e}ristiques apprises par un auto-encodeur profond supervis{\'e}. La m{\'e}thode propos{\'e}e s{'}appuie {\`a} la fois sur les documents bruit{\'e}s et leur {\'e}quivalent propre annot{\'e} manuellement pour estimer une repr{\'e}sentation plus robuste des documents bruit{\'e}s. Cette repr{\'e}sentation est {\'e}valu{\'e}e sur le corpus DECODA sur une t{\^a}che de classification th{\'e}matique de conversations t{\'e}l{\'e}phoniques atteignant une pr{\'e}cision de 83{\%} avec un gain d{'}environ 6{\%}.
PDF Abstract
