WSIM : une méthode de détection de thème fondée sur la similarité entre mots

Armelle Brun 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 : L'adaptation des modèles de langage dans les systèmes de reconnaissance de la parole est un des enjeux importants de ces dernières années. Elle permet de poursuivre la reconnaissance en utilisant le modèle de langage adéquat~: celui correspondant au thème identifié. Dans cet article nous proposons une méthode originale de détection de thème fondée sur des vocabulaires caractéristiques de thèmes et sur la similarité entre mots et thèmes. Cette méthode dépasse la méthode classique (TFIDF) de 14%, ce qui représente un gain important en terme d'identification. Nous montrons également l'intérêt de choisir un vocabulaire adéquat. Notre méthode de détermination des vocabulaires atteint des performances 3 fois supérieures à celles obtenues avec des vocabulaires construits sur la fréquence des mots.
Type de document :
Communication dans un congrès
Traitement Automatique des Langues Naturelles - TALN'2002, Jun 2002, Nancy, France, 10 p, 2002
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Contributeur : Publications Loria <>
Soumis le : mardi 26 septembre 2006 - 14:53:04
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:19:55

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Armelle Brun, Kamel Smaïli, Jean-Paul Haton. WSIM : une méthode de détection de thème fondée sur la similarité entre mots. Traitement Automatique des Langues Naturelles - TALN'2002, Jun 2002, Nancy, France, 10 p, 2002. 〈inria-00100946〉

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