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        <title>Changement stylistique de phrases par apprentissage faiblement supervisé (Textual Style Transfer using Weakly Supervised Learning)</title>
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        <dateIssued>2017-06</dateIssued>
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            <title>Actes des 24ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 2 - Articles courts</title>
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            <publisher>ATALA</publisher>
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        <genre authority="marcgt">conference publication</genre>
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    <abstract>Plusieurs tâches en traitement du langage naturel impliquent de modifier des phrases en conservant au mieux leur sens, comme la reformulation, la compression, la simplification, chacune avec leurs propres données et modèles. Nous introduisons ici une méthode générale s’adressant à tous ces problèmes, utilisant des données plus simples à obtenir : un ensemble de phrases munies d’indicateurs sur leur style, comme des phrases et le type de sentiment qu’elles expriment. Cette méthode repose sur un modèle d’apprentissage de représentations non supervisé (un auto-encodeur variationnel), puis sur le changement des représentations apprises pour correspondre à un style donné. Le résultat est évalué qualitativement, puis quantitativement sur le jeu de données de compression de phrases Microsoft, avec des résultats encourageants.</abstract>
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        <date>2017-6</date>
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%0 Conference Proceedings
%T Changement stylistique de phrases par apprentissage faiblement supervisé (Textual Style Transfer using Weakly Supervised Learning)
%A Sileo, Damien
%A Pradel, Camille
%A Muller, Philippe
%A Van de Cruys, Tim
%Y Eshkol-Taravella, Iris
%Y Antoine, Jean-Yves
%S Actes des 24ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 2 - Articles courts
%D 2017
%8 June
%I ATALA
%C Orléans, France
%G French
%F sileo-etal-2017-changement
%X Plusieurs tâches en traitement du langage naturel impliquent de modifier des phrases en conservant au mieux leur sens, comme la reformulation, la compression, la simplification, chacune avec leurs propres données et modèles. Nous introduisons ici une méthode générale s’adressant à tous ces problèmes, utilisant des données plus simples à obtenir : un ensemble de phrases munies d’indicateurs sur leur style, comme des phrases et le type de sentiment qu’elles expriment. Cette méthode repose sur un modèle d’apprentissage de représentations non supervisé (un auto-encodeur variationnel), puis sur le changement des représentations apprises pour correspondre à un style donné. Le résultat est évalué qualitativement, puis quantitativement sur le jeu de données de compression de phrases Microsoft, avec des résultats encourageants.
%U https://aclanthology.org/2017.jeptalnrecital-court.13
%P 102-109

Markdown (Informal)

[Changement stylistique de phrases par apprentissage faiblement supervisé (Textual Style Transfer using Weakly Supervised Learning)](https://aclanthology.org/2017.jeptalnrecital-court.13) (Sileo et al., JEP/TALN/RECITAL 2017)

• Changement stylistique de phrases par apprentissage faiblement supervisé (Textual Style Transfer using Weakly Supervised Learning) (Sileo et al., JEP/TALN/RECITAL 2017)

ACL

• Damien Sileo, Camille Pradel, Philippe Muller, and Tim Van de Cruys. 2017. Changement stylistique de phrases par apprentissage faiblement supervisé (Textual Style Transfer using Weakly Supervised Learning). In Actes des 24ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 2 - Articles courts, pages 102–109, Orléans, France. ATALA.