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<title><string language="fre"><![CDATA[Auto-encodeurs pour la compréhension de documents parlés]]></string></title>
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<string language="fre"><![CDATA[JEP-TALN-RECITAL 2016 - Mercredi 6 juillet 2016 
Session commune JEP/TALN 1
Auto-encodeurs pour la compréhension de documents parlés
Killian Janod, Mohamed Morchid, Richard Dufour, Georges Linarès and Renato De Mori
Résumé : Les représentations de documents au moyen d'approches à base de 
réseaux de neurones ont montré des améliorations significatives dans de 
nombreuses tâches du traitement du langage naturel. Dans le cadre 
d'applications réelles, où des conditions d'enregistrement difficiles 
peuvent être rencontrées, la transcription automatique de documents 
parlés peut générer un nombre de mots mal transcrits important. Cet 
article propose une représentation des documents parlés très bruités 
utilisant des caractéristiques apprises par un auto-encodeur profond 
supervisé. La méthode proposée s'appuie à la fois sur les documents 
bruités et leur équivalent propre annoté manuellement pour estimer une 
représentation plus robuste des documents bruités. Cette représentation 
est évaluée sur le corpus DECODA sur une tâche de classification 
thématique de conversations téléphoniques atteignant une précision de 
83% avec un gain d'environ 6%.]]></string></description>
<keyword><string language="fre"><![CDATA[Traitement Automatique des Langues]]></string></keyword><keyword><string language="fre"><![CDATA[Traitement Automatique de la Parole]]></string></keyword>
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