Renato De Mori

Also published as: Renato de Mori


2016

pdf bib
Auto-encodeurs pour la compréhension de documents parlés (Auto-encoders for Spoken Document Understanding)
Killian Janod | Mohamed Morchid | Richard Dufour | Georges Linarès | Renato De Mori
Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 1 : JEP

Les représentations de documents au moyen d’approches à base de réseaux de neurones ont montré des améliorations significatives dans de nombreuses tâches du traitement du langage naturel. Dans le cadre d’applications réelles, où des conditions d’enregistrement difficiles peuvent être rencontrées, la transcription automatique de documents parlés peut générer un nombre de mots mal transcrits important. Cet article propose une représentation des documents parlés très bruités utilisant des caractéristiques apprises par un auto-encodeur profond supervisé. La méthode proposée s’appuie à la fois sur les documents bruités et leur équivalent propre annoté manuellement pour estimer une représentation plus robuste des documents bruités. Cette représentation est évaluée sur le corpus DECODA sur une tâche de classification thématique de conversations téléphoniques atteignant une précision de 83% avec un gain d’environ 6%.

2015

pdf bib
Utilisation d’annotations sémantiques pour la validation automatique d’hypothèses dans des conversations téléphoniques
Carole Lailler | Yannick Estève | Renato De Mori | Mohamed Bouallègue | Mohamed Morchid
Actes de la 22e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts

Les travaux présentés portent sur l’extraction automatique d’unités sémantiques et l’évaluation de leur pertinence pour des conversations téléphoniques. Le corpus utilisé est le corpus français DECODA. L’objectif de la tâche est de permettre l’étiquetage automatique en thème de chaque conversation. Compte tenu du caractère spontané de ce type de conversations et de la taille du corpus, nous proposons de recourir à une stratégie semi-supervisée fondée sur la construction d’une ontologie et d’un apprentissage actif simple : un annotateur humain analyse non seulement les listes d’unités sémantiques candidates menant au thème mais étudie également une petite quantité de conversations. La pertinence de la relation unissant les unités sémantiques conservées, le sous-thème issu de l’ontologie et le thème annoté est évaluée par un DNN, prenant en compte une représentation vectorielle du document. L’intégration des unités sémantiques retenues dans le processus de classification en thème améliore les performances.

2014

pdf bib
An I-vector Based Approach to Compact Multi-Granularity Topic Spaces Representation of Textual Documents
Mohamed Morchid | Mohamed Bouallegue | Richard Dufour | Georges Linarès | Driss Matrouf | Renato de Mori
Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP)

2012

pdf bib
DECODA: a call-centre human-human spoken conversation corpus
Frederic Bechet | Benjamin Maza | Nicolas Bigouroux | Thierry Bazillon | Marc El-Bèze | Renato De Mori | Eric Arbillot
Proceedings of the Eighth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'12)

The goal of the DECODA project is to reduce the development cost of Speech Analytics systems by reducing the need for manual annotat ion. This project aims to propose robust speech data mining tools in the framework of call-center monitoring and evaluation, by means of weakl y supervised methods. The applicative framework of the project is the call-center of the RATP (Paris public transport authority). This project tackles two very important open issues in the development of speech mining methods from spontaneous speech recorded in call-centers : robus tness (how to extract relevant information from very noisy and spontaneous speech messages) and weak supervision (how to reduce the annotation effort needed to train and adapt recognition and classification models). This paper describes the DECODA corpus collected at the RATP during the project. We present the different annotation levels performed on the corpus, the methods used to obtain them, as well as some evaluation o f the quality of the annotations produced.

2009

pdf bib
Learning Bayesian Networks for Semantic Frame Composition in a Spoken Dialog System
Marie-Jean Meurs | Fabrice Lefèvre | Renato de Mori
Proceedings of Human Language Technologies: The 2009 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics, Companion Volume: Short Papers

2008

pdf bib
Semantic Frame Annotation on the French MEDIA corpus
Marie-Jean Meurs | Frédéric Duvert | Frédéric Béchet | Fabrice Lefèvre | Renato de Mori
Proceedings of the Sixth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'08)

This paper introduces a knowledge representation formalism used for annotation of the French MEDIA dialogue corpus in terms of high level semantic structures. The semantic annotation, worked out according to the Berkeley FrameNet paradigm, is incremental and partially automated. We describe an automatic interpretation process for composing semantic structures from basic semantic constituents using patterns involving words and constituents. This process contains procedures which provide semantic compositions and generating frame hypotheses by inference. The MEDIA corpus is a French dialogue corpus recorded using a Wizard of Oz system simulating a telephone server for tourist information and hotel booking. It had been manually transcribed and annotated at the word and semantic constituent levels. These levels support the automatic interpretation process which provides a high level semantic frame annotation. The Frame based Knowledge Source we composed contains Frame definitions and composition rules. We finally provide some results obtained on the automatically-derived annotation.

pdf bib
Annotation en Frames Sémantiques du corpus de dialogue MEDIA
Marie-Jean Meurs | Frédéric Duvert | Frédéric Béchet | Fabrice Lefèvre | Renato De Mori
Actes de la 15ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts

Cet article présente un formalisme de représentation des connaissances qui a été utilisé pour fournir des annotations sémantiques de haut niveau pour le corpus de dialogue oral MEDIA. Ces annotations en structures sémantiques, basées sur le paradigme FrameNet, sont obtenues de manière incrémentale et partiellement automatisée. Nous décrivons le processus d’interprétation automatique qui permet d’obtenir des compositions sémantiques et de générer des hypothèses de frames par inférence. Le corpus MEDIA est un corpus de dialogues en langue française dont les tours de parole de l’utilisateur ont été manuellement transcrits et annotés (niveaux mots et constituants sémantiques de base). Le processus proposé utilise ces niveaux pour produire une annotation de haut niveau en frames sémantiques. La base de connaissances développée (définitions des frames et règles de composition) est présentée, ainsi que les résultats de l’annotation automatique.

2007

pdf bib
Analyse automatique de sondages téléphoniques d’opinion
Nathalie Camelin | Frédéric Béchet | Géraldine Damnati | Renato De Mori
Actes de la 14ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Posters

Cette étude présente la problématique de l’analyse automatique de sondages téléphoniques d’opinion. Cette analyse se fait en deux étapes : tout d’abord extraire des messages oraux les expressions subjectives relatives aux opinions de utilisateurs sur une dimension particulière (efficacité, accueil, etc.) ; puis sélectionner les messages fiables, selon un ensemble de mesures de confiance, et estimer la distribution des diverses opinions sur le corpus de test. Le but est d’estimer une distribution aussi proche que possible de la distribution de référence. Cette étude est menée sur un corpus de messages provenant de vrais utilisateurs fournis par France Télécom R&D.

pdf bib
Experiments on the France Telecom 3000 Voice Agency corpus: academic research on an industrial spoken dialog system
Géraldine Damnati | Frédéric Béchet | Renato De Mori
Proceedings of the Workshop on Bridging the Gap: Academic and Industrial Research in Dialog Technologies

2004

pdf bib
On the Use of Confidence for Statistical Decision in Dialogue Strategies
Christian Raymond | Frédéric Béchet | Renato De Mori | Géraldine Damnati
Proceedings of the 5th SIGdial Workshop on Discourse and Dialogue at HLT-NAACL 2004

pdf bib
Invited Talk: Sentence Interpretation using Stochastic Finite State Transducers
Renato De Mori
Proceedings of the HLT-NAACL 2004 Workshop on Spoken Language Understanding for Conversational Systems and Higher Level Linguistic Information for Speech Processing

2003

pdf bib
Conceptual Language Models for Dialog Systems
Renato De Mori | Frederic Béchet
Proceedings of the HLT-NAACL 2003 Workshop on Research Directions in Dialogue Processing

2001

pdf bib
Modèles de langage hiérarchiques pour les applications de dialogue en parole spontanée
Frédéric Béchet | Yannick Estève | Renato De Mori
Actes de la 8ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Posters

Le cadre de cette étude concerne les systèmes de dialogue via le téléphone entre un serveur de données et un utilisateur. Nous nous intéresserons au cas de dialogues non contraints où l’utilisateur à toute liberté pour formuler ses requêtes. Généralement, le module de Reconnaissance Automatique de la Parole (RAP) de tels serveurs utilise un seul Modèle de Langage (ML) de type bigramme ou trigramme pour modéliser l’ensemble des interventions possibles de l’utilisateur. Ces ML sont appris sur des corpus de phrases retranscrites à partir de sessions entre le serveur et plusieurs utilisateurs. Nous proposons dans cette étude une méthode de segmentation de corpus d’apprentissage de dialogue utilisant une stratégie mixte basée à la fois sur des connaissances explicites mais aussi sur l’optimisation d’un critère statistique. Nous montrons qu’un gain en terme de perplexité et de taux d’erreurs/mot peut être constaté en utilisant un ensemble de sous modèles de langage issus de la segmentation plutôt qu’un modèle unique appris sur l’ensemble du corpus.

1991

pdf bib
Some Results on Stochastic Language Modelling
Renato De Mori | Roland Kuhn
Speech and Natural Language: Proceedings of a Workshop Held at Pacific Grove, California, February 19-22, 1991

pdf bib
Stochastic Context-Free Grammars for Island-Driven Probabilistic Parsing
Anna Corazza | Renato De Mori | Roberto Gretter | Giorgio Satta
Proceedings of the Second International Workshop on Parsing Technologies

In automatic speech recognition the use of language models improves performance. Stochastic language models fit rather well the uncertainty created by the acoustic pattern matching. These models are used to score theories corresponding to partial interpretations of sentences. Algorithms have been developed to compute probabilities for theories that grow in a strictly left-to-right fashion. In this paper we consider new relations to compute probabilities of partial interpretations of sentences. We introduce theories containing a gap corresponding to an uninterpreted signal segment. Algorithms can be easily obtained from these relations. Computational complexity of these algorithms is also derived.