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O\`u en sommes-nous dans la reconnaissance des entit\'es nomm\'ees structur\'ees \`a partir de la parole ? (Where are we in Named Entity Recognition from speech ?)
Les derni{\`e}res donn{\'e}es disponibles pour la REN structur{\'e}es {\`a} partir de la parole en fran{\c{c}}ais proviennent de la campagne d{'}{\'e}valuation ETAPE en 2012.
Pr\'ediction continue de la satisfaction et de la frustration dans des conversations de centre d'appels (AlloSat : A New Call Center French Corpus for Affect Analysis)
AlloSat regroupe 303 conversations pour un total d{'}environ 37 heures d{'}audio, toutes enregistr{\'e}es dans des environnements r{\'e}els, collect{\'e}es par Allo-Media (une soci{\'e}t{\'e} sp{\'e}cialis{\'e}e dans l{'}analyse automatique d{'}appels).
Toward Qualitative Evaluation of Embeddings for Arabic Sentiment Analysis
This work presents a study that compares embeddings based on words and lemmas in SA frame.
Where are we in Named Entity Recognition from Speech?
For this type of systems, we propose an original 3-pass approach.
Automatic Speech Recognition
Automatic Speech Recognition (ASR)
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A Multimodal Educational Corpus of Oral Courses: Annotation, Analysis and Case Study
The use cases concern scientific fields from both speech and text processing, with language model adaptation, thematic segmentation and transcription to slide alignment.
AlloSat: A New Call Center French Corpus for Satisfaction and Frustration Analysis
We present a new corpus, named AlloSat, composed of real-life call center conversations in French that is continuously annotated in frustration and satisfaction.
Plongements lexicaux sp\'ecifiques \`a la langue arabe : application \`a l'analyse d'opinions (Arabic-specific embedddings : application in Sentiment Analysis)
Nous nous int{\'e}ressons, dans cet article, {\`a} la t{\^a}che d{'}analyse d{'}opinions en arabe.
Curriculum d'apprentissage : reconnaissance d'entit\'es nomm\'ees pour l'extraction de concepts s\'emantiques (Curriculum learning : named entity recognition for semantic concept extraction)
Les r{\'e}sultats montrent un int{\'e}r{\^e}t {\`a} l{'}utilisation des donn{\'e}es d{'}entit{\'e}s nomm{\'e}es, permettant un gain relatif allant jusqu{'}{\`a} 6, 5 {\%}.
Apport de l'adaptation automatique des mod\`eles de langage pour la reconnaissance de la parole: \'evaluation qualitative extrins\`eque dans un contexte de traitement de cours magistraux (Contribution of automatic adaptation of language models for speech recognition : extrinsic qualitative evaluation in a context of educational courses)
Les transcriptions automatiques de ces syst{\`e}mes sont de plus en plus exploitables et utilis{\'e}es dans des syst{\`e}mes complexes de traitement automatique du langage naturel, par exemple pour la traduction automatique, l{'}indexation, la recherche documentaire... Des {\'e}tudes r{\'e}centes ont propos{\'e} des m{\'e}triques permettant de comparer la qualit{\'e} des transcriptions automatiques de diff{\'e}rents syst{\`e}mes en fonction de la t{\^a}che vis{\'e}e. Dans cette {\'e}tude nous souhaitons mesurer, qualitativement, l{'}apport de l{'}adaptation automatique des mod{\`e}les de langage au domaine vis{\'e} par un cours magistral.
Le corpus PASTEL pour le traitement automatique de cours magistraux (PASTEL corpus for automatic processing of lectures)
Cet enrichissement s{'}appuie sur des traitements automatiques du langage naturel effectu{\'e}s sur les transcriptions automatiques.
Des repr\'esentations continues de mots pour l'analyse d'opinions en arabe: une \'etude qualitative (Word embeddings for Arabic sentiment analysis : a qualitative study)
Ces derni{\`e}res ann{\'e}es, l{'}utilisation de l{'}apprentissage profond a am{\'e}lior{\'e} des performances de nombreux syst{\`e}mes automatiques dans une grande vari{\'e}t{\'e} de domaines (analyse d{'}images, reconnaissance de la parole, traduction automatique, .
Sentiment Analysis of Tunisian Dialects: Linguistic Ressources and Experiments
There are many existing researches in the field of Arabic language Sentiment Analysis (SA); however, they are generally restricted to Modern Standard Arabic (MSA) or some dialects of economic or political interest.
Des R\'eseaux de Neurones avec M\'ecanisme d'Attention pour la Compr\'ehension de la Parole (Exploring the use of Attention-Based Recurrent Neural Networks For Spoken Language Understanding )
L{'}{\'e}tude porte sur l{'}apport d{'}un r{\'e}seau de neurones r{\'e}current (Recurrent Neural Network RNN) bidirectionnel encodeur/d{\'e}codeur avec m{\'e}canisme d{'}attention pour une t{\^a}che de compr{\'e}hension de la parole.
Utilisation des repr\'esentations continues des mots et des param\`etres prosodiques pour la d\'etection d'erreurs dans les transcriptions automatiques de la parole (Combining continuous word representation and prosodic features for ASR error detection)
Dans cet article, nous proposons d{'}{\'e}tudier leur utilisation dans une architecture neuronale pour la t{\^a}che de d{\'e}tection des erreurs au sein de transcriptions automatiques de la parole.
Exploration de param\`etres acoustiques d\'eriv\'es de GMM pour l'adaptation non supervis\'ee de mod\`eles acoustiques \`a base de r\'eseaux de neurones profonds (Exploring GMM-derived features for unsupervised adaptation of deep neural network acoustic models)
L{'}{\'e}tude pr{\'e}sent{\'e}e dans cet article am{\'e}liore une m{\'e}thode r{\'e}cemment propos{\'e}e pour l{'}adaptation de mod{\`e}les acoustiques markoviens coupl{\'e}s {\`a} un r{\'e}seau de neurones profond (DNN-HMM).
Word Embedding Evaluation and Combination
Different approaches have been introduced to calculate word embeddings through neural networks.
Enhancing The RATP-DECODA Corpus With Linguistic Annotations For Performing A Large Range Of NLP Tasks
In this article, we present the RATP-DECODA Corpus which is composed by a set of 67 hours of speech from telephone conversations of a Customer Care Service (CCS).
Utilisation d'annotations s\'emantiques pour la validation automatique d'hypoth\`eses dans des conversations t\'el\'ephoniques
Les travaux pr{\'e}sent{\'e}s portent sur l{'}extraction automatique d{'}unit{\'e}s s{\'e}mantiques et l{'}{\'e}valuation de leur pertinence pour des conversations t{\'e}l{\'e}phoniques.
Segmentation et Titrage Automatique de Journaux T\'el\'evis\'es
Dans cet article, nous nous int{\'e}ressons au titrage automatique des segments issus de la segmentation th{\'e}matique de journaux t{\'e}l{\'e}vis{\'e}s. Nous proposons d{'}associer un segment {\`a} un article de presse {\'e}crite collect{\'e} le jour m{\^e}me de la diffusion du journal.
Enhancing the TED-LIUM Corpus with Selected Data for Language Modeling and More TED Talks
In this paper, we present improvements made to the TED-LIUM corpus we released in 2012.
A Corpus and Phonetic Dictionary for Tunisian Arabic Speech Recognition
In this paper we describe an effort to create a corpus and phonetic dictionary for Tunisian Arabic Automatic Speech Recognition (ASR).
TED-LIUM: an Automatic Speech Recognition dedicated corpus
This paper presents the corpus developed by the LIUM for Automatic Speech Recognition (ASR), based on the TED Talks.
Automatic Speech Recognition
Automatic Speech Recognition (ASR)
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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.
