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Apprentissage en ligne interactif d'un g\'en\'erateur en langage naturel neuronal pour le dialogue homme-machine (On-line Interactive Learning of Natural Language Neural Generation for Human-machine)
R{\'e}cemment, de nouveaux mod{\`e}les {\`a} base de r{\'e}seaux de neurones r{\'e}currents ont {\'e}t{\'e} propos{\'e}s pour traiter la g{\'e}n{\'e}ration en langage naturel dans des syst{\`e}mes de dialogue (Wen et al., 2016a).
Optimiser l'adaptation en ligne d'un module de compr\'ehension de la parole avec un algorithme de bandit contre un adversaire (Adversarial bandit for optimising online active learning of spoken language understanding)
De nombreux modules de compr{\'e}hension de la parole ont en commun d{'}{\^e}tre probabilistes et bas{\'e}s sur des algorithmes d{'}apprentissage automatique.
Automatic Corpus Extension for Data-driven Natural Language Generation
As data-driven approaches started to make their way into the Natural Language Generation (NLG) domain, the need for automation of corpus building and extension became apparent.
Compr\'ehension automatique de la parole sans donn\'ees de r\'ef\'erence
Cette m{\'e}thode combine une description ontologique minimale de la t{\^a}che vis{\'e}e avec l{'}utilisation d{'}un espace s{\'e}mantique continu appris par des approches {\`a} base de r{\'e}seaux de neurones {\`a} partir de donn{\'e}es g{\'e}n{\'e}riques non-annot{\'e}es.
Leveraging study of robustness and portability of spoken language understanding systems across languages and domains: the PORTMEDIA corpora
The PORTMEDIA project is intended to develop new corpora for the evaluation of spoken language understanding systems.
