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

Armelle Brun, Kamel Smaïli, Jean-Paul Haton


Abstract
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.
Anthology ID:
2002.jeptalnrecital-long.12
Volume:
Actes de la 9ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs
Month:
June
Year:
2002
Address:
Nancy, France
Venue:
JEP/TALN/RECITAL
SIG:
Publisher:
ATALA
Note:
Pages:
146–155
Language:
French
URL:
https://aclanthology.org/2002.jeptalnrecital-long.12
DOI:
Bibkey:
Cite (ACL):
Armelle Brun, Kamel Smaïli, and Jean-Paul Haton. 2002. WSIM : une méthode de détection de thème fondée sur la similarité entre mots. In Actes de la 9ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs, pages 146–155, Nancy, France. ATALA.
Cite (Informal):
WSIM : une méthode de détection de thème fondée sur la similarité entre mots (Brun et al., JEP/TALN/RECITAL 2002)
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PDF:
https://aclanthology.org/2002.jeptalnrecital-long.12.pdf