@inproceedings{vu-minh-etal-2004-modele,
title = "Mod{\`e}le de langage s{\'e}mantique pour la reconnaissance automatique de parole dans un contexte de traduction",
author = "Vu-minh, Quang and
Besacier, Laurent and
Blanchon, Herv{\'e} and
Bigi, Brigitte",
editor = {Blache, Philippe and
Nguyen, No{\"e}l and
Chenfour, Nouredine and
Rajouani, Abdenbi},
booktitle = "Actes de la 11{\`e}me conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Posters",
month = apr,
year = "2004",
address = "F{\`e}s, Maroc",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2004.jeptalnrecital-poster.24",
pages = "147--152",
abstract = "Le travail pr{\'e}sent{\'e} dans cet article a {\'e}t{\'e} r{\'e}alis{\'e} dans le cadre d{'}un projet global de traduction automatique de la parole. L{'}approche de traduction est fond{\'e}e sur un langage pivot ou Interchange Format (IF), qui repr{\'e}sente le sens de la phrase ind{\'e}pendamment de la langue. Nous proposons une m{\'e}thode qui int{\`e}gre des informations s{\'e}mantiques dans le mod{\`e}le statistique de langage du syst{\`e}me de Reconnaissance Automatique de Parole. Le principe consiste a utiliser certaines classes d{\'e}finies dans l{'}IF comme des classes s{\'e}mantiques dans le mod{\`e}le de langage. Ceci permet au syst{\`e}me de reconnaissance de la parole d{'}analyser partiellement en IF les tours de parole. Les exp{\'e}rimentations realis{\'e}es montrent qu{'}avec cette approche, le syst{\`e}me de reconnaissance peut analyser directement en IF une partie des donn{\'e}es de dialogues de notre application, sans faire appel au syst{\`e}me de traduction (35{\%} des mots ; 58{\%} des tours de parole), tout en maintenant le m{\^e}me niveau de performance du syst{\`e}me global.",
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<title>Modèle de langage sémantique pour la reconnaissance automatique de parole dans un contexte de traduction</title>
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<title>Actes de la 11ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Posters</title>
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<abstract>Le travail présenté dans cet article a été réalisé dans le cadre d’un projet global de traduction automatique de la parole. L’approche de traduction est fondée sur un langage pivot ou Interchange Format (IF), qui représente le sens de la phrase indépendamment de la langue. Nous proposons une méthode qui intègre des informations sémantiques dans le modèle statistique de langage du système de Reconnaissance Automatique de Parole. Le principe consiste a utiliser certaines classes définies dans l’IF comme des classes sémantiques dans le modèle de langage. Ceci permet au système de reconnaissance de la parole d’analyser partiellement en IF les tours de parole. Les expérimentations realisées montrent qu’avec cette approche, le système de reconnaissance peut analyser directement en IF une partie des données de dialogues de notre application, sans faire appel au système de traduction (35% des mots ; 58% des tours de parole), tout en maintenant le même niveau de performance du système global.</abstract>
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%0 Conference Proceedings
%T Modèle de langage sémantique pour la reconnaissance automatique de parole dans un contexte de traduction
%A Vu-minh, Quang
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%A Bigi, Brigitte
%Y Blache, Philippe
%Y Nguyen, Noël
%Y Chenfour, Nouredine
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%X Le travail présenté dans cet article a été réalisé dans le cadre d’un projet global de traduction automatique de la parole. L’approche de traduction est fondée sur un langage pivot ou Interchange Format (IF), qui représente le sens de la phrase indépendamment de la langue. Nous proposons une méthode qui intègre des informations sémantiques dans le modèle statistique de langage du système de Reconnaissance Automatique de Parole. Le principe consiste a utiliser certaines classes définies dans l’IF comme des classes sémantiques dans le modèle de langage. Ceci permet au système de reconnaissance de la parole d’analyser partiellement en IF les tours de parole. Les expérimentations realisées montrent qu’avec cette approche, le système de reconnaissance peut analyser directement en IF une partie des données de dialogues de notre application, sans faire appel au système de traduction (35% des mots ; 58% des tours de parole), tout en maintenant le même niveau de performance du système global.
%U https://aclanthology.org/2004.jeptalnrecital-poster.24
%P 147-152
Markdown (Informal)
[Modèle de langage sémantique pour la reconnaissance automatique de parole dans un contexte de traduction](https://aclanthology.org/2004.jeptalnrecital-poster.24) (Vu-minh et al., JEP/TALN/RECITAL 2004)
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