Marco Naguib


2022

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Vers la compréhension automatique de la parole bout-en-bout à moindre effort (Towards automatic end-to-end speech understanding with less effort)
Marco Naguib | François Portet | Marco Dinarelli
Actes de la 29e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conférence principale

Les approches de compréhension automatique de la parole ont récemment bénéficié de l’apport de modèles préappris par autosupervision sur de gros corpus de parole. Pour le français, le projet LeBenchmark a rendu disponibles de tels modèles et a permis des évolutions impressionnantes sur plusieurs tâches dont la compréhension automatique de la parole. Ces avancées ont un coût non négligeable en ce qui concerne le temps de calcul et la consommation énergétique. Dans cet article, nous comparons plusieurs stratégies d’apprentissage visant à réduire le coût énergétique tout en conservant des performances compétitives. Les expériences sont effectuées sur le corpus MEDIA, et montrent qu’il est possible de réduire significativement le coût d’apprentissage tout en conservant des performances à l’état de l’art.

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Romanciers et romancières du XIXème siècle : une étude automatique du genre sur le corpus GIRLS (Male and female novelists : an automatic study of gender of authors and their characters )
Marco Naguib | Marine Delaborde | Blandine Andrault | Anaïs Bekolo | Olga Seminck
Actes de la 29e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Atelier TAL et Humanités Numériques (TAL-HN)

Cette étude porte sur les différences entre les romans français du XIXe siècle écrits par des hommes et ceux écrits par des femmes en trois étapes. Premièrement, nous observons que ces textes peuvent être distingués par apprentissage supervisé selon ce critère. Un modèle simple a un score de 99% d’exactitude sur cette tâche si d’autres œuvres de la même personne figurent dans le jeu d’entraînement, et de 72% d’exactitude sinon. Cette différence s’explique par le fait que le langage de l’individu est plus distinctif qu’un éventuel style propre au genre. Deuxièmement, notre étude textométrique met au jour des stéréotypes de genre chez les hommes et les femmes. Troisièmement, nous présentons un modèle de coréférence entraîné sur des textes littéraires pour étudier le genre des personnages. Nous montrons ainsi que les personnages féminins sont plus nombreux chez les femmes, et prennent généralement une place plus proéminente que chez les hommes.