Nouvelle approche de la sélection de vocabulaire pour la détection de thème

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 : En reconnaissance de la parole, un des moyens d'améliorer les performances des systèmes est de passer par l'adaptation des modèles de langage. Une étape cruciale de ce processus consiste à détecter le thème du document traité et à adapter ensuite le modèle de langage. Dans cet article, nous proposons une nouvelle approche de création des vocabulaires utilisés pour la détection de thème. Cette dernière est fondée sur le développement de vocabulaires spécifiques et caractéristiques des différents thèmes. Nous montrons que cette approche permet non seulement d'améliorer les performances des méthodes, mais exploite également des vocabulaires de taille réduite. De plus, elle permet d'améliorer de façon très significative les performances de méthodes de détection lorsqu'elles sont combinées.
Type de document :
Communication dans un congrès
Traitement Automatique du Langage Naturel - TALN'2003, 2003, Batz-sur-Mer, France, 10 p, 2003
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Contributeur : Publications Loria <>
Soumis le : jeudi 19 octobre 2006 - 09:07:11
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:19:55
Document(s) archivé(s) le : mercredi 29 mars 2017 - 13:07:26

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Armelle Brun, Kamel Smaïli, Jean-Paul Haton. Nouvelle approche de la sélection de vocabulaire pour la détection de thème. Traitement Automatique du Langage Naturel - TALN'2003, 2003, Batz-sur-Mer, France, 10 p, 2003. 〈inria-00107730〉

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