@inproceedings{morchid-etal-2015-initialisation,
    title = "Initialisation de R{\'e}seaux de Neurones {\`a} l{'}aide d{'}un Espace Th{\'e}matique",
    author = "Morchid, Mohamed  and
      Dufour, Richard  and
      Linar{\`e}s, Georges",
    booktitle = "Actes de la 22e conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts",
    month = jun,
    year = "2015",
    address = "Caen, France",
    publisher = "ATALA",
    url = "https://aclanthology.org/2015.jeptalnrecital-court.5",
    pages = "28--33",
    abstract = "Ce papier pr{\'e}sente une m{\'e}thode de traitement de documents parl{\'e}s int{\'e}grant une repr{\'e}sentation fond{\'e}e sur un espace th{\'e}matique dans un r{\'e}seau de neurones artificiels (ANN) employ{\'e} comme classifieur de document. La m{\'e}thode propos{\'e}e consiste {\`a} configurer la topologie d{'}un ANN ainsi que d{'}initialiser les connexions de celui-ci {\`a} l{'}aide des espaces th{\'e}matiques appris pr{\'e}c{\'e}demment. Il est attendu que l{'}initialisation fond{\'e}e sur les probabilit{\'e}s th{\'e}matiques permette d{'}optimiser le processus d{'}optimisation des poids du r{\'e}seau ainsi qu{'}{\`a} acc{\'e}l{\'e}rer la phase d{'}apprentissage tout en am{\'e}lioration la pr{\'e}cision de la classification d{'}un document de test. Cette m{\'e}thode est {\'e}valu{\'e}e lors d{'}une t{\^a}che de cat{\'e}gorisation de dialogues parl{\'e}s entre des utilisateurs et des agents du service d{'}appels de la R{\'e}gie Autonome Des Transports Parisiens (RATP). Les r{\'e}sultats montrent l{'}int{\'e}r{\^e}t de la m{\'e}thode propos{\'e}e d{'}initialisation d{'}un r{\'e}seau, avec un gain observ{\'e} de plus de 4 points en termes de bonne classification comparativement {\`a} l{'}initialisation al{\'e}atoire. De plus, les exp{\'e}rimentations soulignent que les performances sont faiblement d{\'e}pendantes de la topologie du ANN lorsque les poids de la couche cach{\'e}e sont initialis{\'e}s au moyen des espaces de th{\`e}mes issus d{'}une allocation latente de Dirichlet ou latent Dirichlet Allocation (LDA) en comparaison {\`a} une initialisation empirique.",
}