Ressource pédagogique : Étude des réseaux de neurones récurrents pour étiquetage de séquences
Présentation de: Étude des réseaux de neurones récurrents pour étiquetage de séquences
Informations pratiques sur cette ressource
Droits réservés à l'éditeur et aux auteurs.
Description de la ressource pédagogique
Description (résumé)
JEP-TALN-RECITAL 2016 - Mercredi 6 juillet 2016 Session commune JEP/TALN 2 Marco Dinarelli and Isabelle Tellier Étude des réseaux de neurones récurrents pour étiquetage de séquences Résumé : Dans cet article nous étudions plusieurs types de réseaux neuronaux récurrents (RNN) pour l’étiquetage de séquences. Nous proposons deux nouvelles variantes de RNN et nous les comparons aux variantes plus classiques de type Jordan et Elman. Nous expliquons en détails quels sont les avantages de nos nouvelles variantes par rapport aux autres RNN. Nous évaluons tous les modèles, les nouvelles variantes ainsi que les RNN existants, sur deux tâches de compréhension de la parole : ATIS et MEDIA. Les résultats montrent que nos nouvelles variantes de RNN sont plus efficaces que les autres.
"Domaine(s)" et indice(s) Dewey
- Informatique appliquée à la linguistique (410.285)
Thème(s)
Document(s) annexe(s) - Étude des réseaux de neurones récurrents pour étiquetage de séquences
- Cette ressource fait partie de
AUTEUR(S)
-
Marco Dinarelli
-
Isabelle Tellier
EN SAVOIR PLUS
-
Identifiant de la fiche
32463 -
Identifiant
oai:canal-u.fr:32463 -
Schéma de la métadonnée
- LOMv1.0
- LOMFRv1.0
- Voir la fiche XML
-
Entrepôt d'origine
