Classification automatique de questions spontanées vs. préparées dans des transcriptions de l'oral - Conférences TALN RECITAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2022

Classification automatique de questions spontanées vs. préparées dans des transcriptions de l'oral

Angèle Barbedette
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1072742
Xingyu Liu
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1144132

Résumé

Ce travail a pour objectif de développer un modèle linguistique pour classifier automatiquement des questions issues de transcriptions d’enregistrements provenant des corpus ESLO2 et ACSYNT en deux catégories "spontané" et "préparé". Avant de procéder au traitement automatique, nous proposons une liste de critères définitoires et discriminants permettant de distinguer les questions parmi d’autres énoncés. Les expériences basées sur des méthodes d’apprentissage supervisé sont réalisées selon une classification multiclasse comprenant les catégories "spontané", "préparé" et "non-question" et selon une classification binaire incluant les catégories "spontané" et "préparé" uniquement. Les meilleurs résultats pour les méthodes traditionnelles d’apprentissage automatique sont obtenus avec une régression logistique combinée aux critères linguistiques significatifs uniquement (F-score de 0.75). Pour finir, nous mettons en parallèle ces résultats avec ceux obtenus en utilisant des techniques d’apprentissage profond.
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Origine : Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte

Dates et versions

hal-03701483 , version 1 (24-06-2022)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03701483 , version 1

Citer

Iris Eshkol-Taravella, Angèle Barbedette, Xingyu Liu, Valentin-Gabriel Soumah. Classification automatique de questions spontanées vs. préparées dans des transcriptions de l'oral. Traitement Automatique des Langues Naturelles, 2022, Avignon, France. pp.305-314. ⟨hal-03701483⟩
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