@inproceedings{alain-boeffard-2005-evaluation,
title = "Evaluation des Mod{\`e}les de Langage n-gram et n/m-multigram",
author = "Alain, Pierre and
Boeffard, Olivier",
editor = "Jardino, Mich{\`e}le",
booktitle = "Actes de la 12{\`e}me conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs",
month = jun,
year = "2005",
address = "Dourdan, France",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2005.jeptalnrecital-long.36",
pages = "351--360",
abstract = "Cet article pr{\'e}sente une {\'e}valuation de mod{\`e}les statistiques du langage men{\'e}e sur la langue Fran{\c{c}}aise. Nous avons cherch{\'e} {\`a} comparer la performance de mod{\`e}les de langage exotiques par rapport aux mod{\`e}les plus classiques de n-gramme {\`a} horizon fixe. Les exp{\'e}riences r{\'e}alis{\'e}es montrent que des mod{\`e}les de n-gramme {\`a} horizon variable peuvent faire baisser de plus de 10{\%} en moyenne la perplexit{\'e} d{'}un mod{\`e}le de n-gramme {\`a} horizon fixe. Les mod{\`e}les de n/m-multigramme demandent une adaptation pour pouvoir {\^e}tre concurrentiels.",
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<title>Evaluation des Modèles de Langage n-gram et n/m-multigram</title>
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<title>Actes de la 12ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs</title>
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<abstract>Cet article présente une évaluation de modèles statistiques du langage menée sur la langue Française. Nous avons cherché à comparer la performance de modèles de langage exotiques par rapport aux modèles plus classiques de n-gramme à horizon fixe. Les expériences réalisées montrent que des modèles de n-gramme à horizon variable peuvent faire baisser de plus de 10% en moyenne la perplexité d’un modèle de n-gramme à horizon fixe. Les modèles de n/m-multigramme demandent une adaptation pour pouvoir être concurrentiels.</abstract>
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%X Cet article présente une évaluation de modèles statistiques du langage menée sur la langue Française. Nous avons cherché à comparer la performance de modèles de langage exotiques par rapport aux modèles plus classiques de n-gramme à horizon fixe. Les expériences réalisées montrent que des modèles de n-gramme à horizon variable peuvent faire baisser de plus de 10% en moyenne la perplexité d’un modèle de n-gramme à horizon fixe. Les modèles de n/m-multigramme demandent une adaptation pour pouvoir être concurrentiels.
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[Evaluation des Modèles de Langage n-gram et n/m-multigram](https://aclanthology.org/2005.jeptalnrecital-long.36) (Alain & Boeffard, JEP/TALN/RECITAL 2005)
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