Comparaison d'un réseau de neurones artificiel et d'une méthode statistique pour la classification sémantique

Salma Jamoussi 1 Kamel Smaïli 1 Jean-Paul Haton 1
1 PAROLE - Analysis, perception and recognition of speech
INRIA Lorraine, LORIA - Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications
Résumé : Dans cet article, nous présentons deux méthodes qui essayent de résoudre le problème de compréhension de la parole par le biais de l'étiquetage conceptuel des requêtes. La première méthode utlise un réseau de neurones artificiel du type Perceptron multicouche et lui applique un apprentissage supervisé. La deuxième méthode que nous avons développé est fondée sur une mesure statistique issue de la théorie de l'information pour l'extraction des concepts et l'étiquetage des requêtes. Les deux méthodes ont été testées sur un corpus touristique. La méthode neuronale s'est distinguée par une grande capacité de précision et la méthode statistique a montré un pouvoir de rappel très important. Cependant, même si notre méthode a donné des résultats légèrement plus faible (4\% d'écart), elle reste plus intéressante car elle est entièrement automatique.
Type de document :
Rapport
[Interne] A02-R-034 || jamoussi02a, 2002, 10 p
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Contributeur : Publications Loria <>
Soumis le : mardi 26 septembre 2006 - 14:50:10
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:19:55

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Salma Jamoussi, Kamel Smaïli, Jean-Paul Haton. Comparaison d'un réseau de neurones artificiel et d'une méthode statistique pour la classification sémantique. [Interne] A02-R-034 || jamoussi02a, 2002, 10 p. 〈inria-00100739〉

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