Apport de l’adaptation automatique des modèles de langage pour la reconnaissance de la parole: évaluation qualitative extrinsèque dans un contexte de traitement de cours magistraux (Contribution of automatic adaptation of language models for speech recognition : extrinsic qualitative evaluation in a context of educational courses)

Salima Mdhaffar, Yannick Estève, Nicolas Hernandez, Antoine Laurent, Solen Quiniou


Abstract
Malgré les faiblesses connues de cette métrique, les performances de différents systèmes de reconnaissance automatique de la parole sont généralement comparées à l’aide du taux d’erreur sur les mots. Les transcriptions automatiques de ces systèmes sont de plus en plus exploitables et utilisées dans des systèmes complexes de traitement automatique du langage naturel, par exemple pour la traduction automatique, l’indexation, la recherche documentaire... Des études récentes ont proposé des métriques permettant de comparer la qualité des transcriptions automatiques de différents systèmes en fonction de la tâche visée. Dans cette étude nous souhaitons mesurer, qualitativement, l’apport de l’adaptation automatique des modèles de langage au domaine visé par un cours magistral. Les transcriptions du discours de l’enseignant peuvent servir de support à la navigation dans le document vidéo du cours magistral ou permettre l’enrichissement de son contenu pédagogique. C’est à-travers le prisme de ces deux tâches que nous évaluons l’apport de l’adaptation du modèle de langage. Les expériences ont été menées sur un corpus de cours magistraux et montrent combien le taux d’erreur sur les mots est une métrique insuffisante qui masque les apports effectifs de l’adaptation des modèles de langage.
Anthology ID:
2019.jeptalnrecital-court.2
Volume:
Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Volume II : Articles courts
Month:
7
Year:
2019
Address:
Toulouse, France
Venue:
JEP/TALN/RECITAL
SIG:
Publisher:
ATALA
Note:
Pages:
167–174
Language:
French
URL:
https://aclanthology.org/2019.jeptalnrecital-court.2
DOI:
Bibkey:
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PDF:
https://aclanthology.org/2019.jeptalnrecital-court.2.pdf