Stéphane Huet


2018

pdf bib
A New Annotated Portuguese/Spanish Corpus for the Multi-Sentence Compression Task
Elvys Linhares Pontes | Juan-Manuel Torres-Moreno | Stéphane Huet | Andréa Carneiro Linhares
Proceedings of the Eleventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2018)

pdf bib
Multi-Sentence Compression with Word Vertex-Labeled Graphs and Integer Linear Programming
Elvys Linhares Pontes | Stéphane Huet | Thiago Gouveia da Silva | Andréa Carneiro Linhares | Juan-Manuel Torres-Moreno
Proceedings of the Twelfth Workshop on Graph-Based Methods for Natural Language Processing (TextGraphs-12)

Multi-Sentence Compression (MSC) aims to generate a short sentence with key information from a cluster of closely related sentences. MSC enables summarization and question-answering systems to generate outputs combining fully formed sentences from one or several documents. This paper describes a new Integer Linear Programming method for MSC using a vertex-labeled graph to select different keywords, and novel 3-gram scores to generate more informative sentences while maintaining their grammaticality. Our system is of good quality and outperforms the state-of-the-art for evaluations led on news dataset. We led both automatic and manual evaluations to determine the informativeness and the grammaticality of compressions for each dataset. Additional tests, which take advantage of the fact that the length of compressions can be modulated, still improve ROUGE scores with shorter output sentences.

pdf bib
Automation and Optimisation of Humor Trait Generation in a Vocal Dialogue System
Matthieu Riou | Stéphane Huet | Bassam Jabaian | Fabrice Lefèvre
Proceedings of the Workshop on Intelligent Interactive Systems and Language Generation (2IS&NLG)

pdf bib
Predicting the Semantic Textual Similarity with Siamese CNN and LSTM
Elvys Linhares Pontes | Stéphane Huet | Andréa Carneiro Linhares | Juan-Manuel Torres-Moreno
Actes de la Conférence TALN. Volume 1 - Articles longs, articles courts de TALN

Semantic Textual Similarity (STS) is the basis of many applications in Natural Language Processing (NLP). Our system combines convolution and recurrent neural networks to measure the semantic similarity of sentences. It uses a convolution network to take account of the local context of words and an LSTM to consider the global context of sentences. This combination of networks helps to preserve the relevant information of sentences and improves the calculation of the similarity between sentences. Our model has achieved good results and is competitive with the best state-of-the-art systems.

2017

pdf bib
Apprentissage en ligne interactif d’un générateur en langage naturel neuronal pour le dialogue homme-machine (On-line Interactive Learning of Natural Language Neural Generation for Human-machine)
Matthieu Riou | Bassam Jabaian | Stéphane Huet | Fabrice Lefèvre
Actes des 24ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 2 - Articles courts

Récemment, de nouveaux modèles à base de réseaux de neurones récurrents ont été proposés pour traiter la génération en langage naturel dans des systèmes de dialogue (Wen et al., 2016a). Ces modèles demandent une grande quantité de données d’apprentissage ; or la collecte et l’annotation de ces données peuvent être laborieuses. Pour répondre à cette problématique, nous nous intéressons ici à la mise en place d’un protocole d’apprentissage en ligne basé sur un apprentissage par renforcement, permettant d’améliorer l’utilisation d’un modèle initial appris sur un corpus plus restreint généré par patrons. Dans cette étude exploratoire, nous proposons une approche basée sur un algorithme de bandit contre un adversaire, afin d’en étudier l’intérêt et les limites.

2016

pdf bib
Automatic Corpus Extension for Data-driven Natural Language Generation
Elena Manishina | Bassam Jabaian | Stéphane Huet | Fabrice Lefèvre
Proceedings of the Tenth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'16)

As data-driven approaches started to make their way into the Natural Language Generation (NLG) domain, the need for automation of corpus building and extension became apparent. Corpus creation and extension in data-driven NLG domain traditionally involved manual paraphrasing performed by either a group of experts or with resort to crowd-sourcing. Building the training corpora manually is a costly enterprise which requires a lot of time and human resources. We propose to automate the process of corpus extension by integrating automatically obtained synonyms and paraphrases. Our methodology allowed us to significantly increase the size of the training corpus and its level of variability (the number of distinct tokens and specific syntactic structures). Our extension solutions are fully automatic and require only some initial validation. The human evaluation results confirm that in many cases native speakers favor the outputs of the model built on the extended corpus.

2014

pdf bib
Classification and Optimization Algorithms: the LIA/ADOC participation at DEFT’14 (Algorithmes de classification et d’optimisation : participation du LIA/ADOC à DEFT’14) [in French]
Luis Adrián Cabrera-Diego | Stéphane Huet | Bassam Jabaian | Alejandro Molina | Juan-Manuel Torres-Moreno | Marc El-Bèze | Barthélémy Durette
TALN-RECITAL 2014 Workshop DEFT 2014 : DÉfi Fouille de Textes (DEFT 2014 Workshop: Text Mining Challenge)

pdf bib
A topic-based approach for post-processing correction of automatic translations
Mohamed Morchid | Stéphane Huet | Richard Dufour
Proceedings of the 11th International Workshop on Spoken Language Translation: Evaluation Campaign

We present the LIA systems for the machine translation evaluation campaign of the International Workshop on Spoken Language Translation (IWSLT) 2014 for the English-to-Slovene and English-to-Polish translation tasks. The proposed approach takes into account word context; first, it maps sentences into a latent Dirichlet allocation (LDA) topic space, then it chooses from this space words that are thematically and grammatically close to mistranslated words. This original post-processing approach is compared with a factored translation system built with MOSES. While this postprocessing method does not allow us to achieve better results than a state-of-the-art system, this should be an interesting way to explore, for example by adding this topic space information at an early stage in the translation process.

2013

pdf bib
Factored Machine Translation Systems for Russian-English
Stéphane Huet | Elena Manishina | Fabrice Lefèvre
Proceedings of the Eighth Workshop on Statistical Machine Translation

2012

pdf bib
Statistical Post-Editing of Machine Translation for Domain Adaptation
Raphaël Rubino | Stéphane Huet | Fabrice Lefèvre | Georges Linarès
Proceedings of the 16th Annual conference of the European Association for Machine Translation

pdf bib
Post-édition statistique pour l’adaptation aux domaines de spécialité en traduction automatique (Statistical Post-Editing of Machine Translation for Domain Adaptation) [in French]
Raphaël Rubino | Stéphane Huet | Fabrice Lefèvre | Georges Linarès
Proceedings of the Joint Conference JEP-TALN-RECITAL 2012, volume 2: TALN

2011

pdf bib
The LIGA (LIG/LIA) Machine Translation System for WMT 2011
Marion Potet | Raphaël Rubino | Benjamin Lecouteux | Stéphane Huet | Laurent Besacier | Hervé Blanchon | Fabrice Lefèvre
Proceedings of the Sixth Workshop on Statistical Machine Translation

pdf bib
Unsupervised Concept Annotation using Latent Dirichlet Allocation and Segmental Methods
Nathalie Camelin | Boris Detienne | Stéphane Huet | Dominique Quadri | Fabrice Lefèvre
Proceedings of the First workshop on Unsupervised Learning in NLP

pdf bib
Unsupervised Alignment for Segmental-based Language Understanding
Stéphane Huet | Fabrice Lefèvre
Proceedings of the First workshop on Unsupervised Learning in NLP

pdf bib
Utilisation d’un score de qualité de traduction pour le résumé multi-document cross-lingue (Using translation quality scores for cross-language multi-document summarization)
Stéphane Huet | Florian Boudin | Juan-Manuel Torres-Moreno
Actes de la 18e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

Le résumé automatique cross-lingue consiste à générer un résumé rédigé dans une langue différente de celle utilisée dans les documents sources. Dans cet article, nous proposons une approche de résumé automatique multi-document, basée sur une représentation par graphe, qui prend en compte des scores de qualité de traduction lors du processus de sélection des phrases. Nous évaluons notre méthode sur un sous-ensemble manuellement traduit des données utilisées lors de la campagne d’évaluation internationale DUC 2004. Les résultats expérimentaux indiquent que notre approche permet d’améliorer la lisibilité des résumés générés, sans pour autant dégrader leur informativité.

pdf bib
Alignement automatique pour la compréhension littérale de l’oral par approche segmentale (Automatic alignment for the literal oral understanding using a segmental approach)
Stéphane Huet | Fabrice Lefèvre
Actes de la 18e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts

Les approches statistiques les plus performantes actuellement pour la compréhension automatique du langage naturel nécessitent une annotation segmentale des données d’entraînement. Nous étudions dans cet article une alternative permettant d’obtenir de façon non-supervisée un alignement segmental d’unités conceptuelles sur les mots. L’impact de l’alignement automatique sur les performances du système de compréhension est évalué sur une tâche de dialogue oral.

2010

pdf bib
The RALI Machine Translation System for WMT 2010
Stéphane Huet | Julien Bourdaillet | Alexandre Patry | Philippe Langlais
Proceedings of the Joint Fifth Workshop on Statistical Machine Translation and MetricsMATR

pdf bib
Alignement de traductions rares à l’aide de paires de phrases non alignées
Julien Bourdaillet | Stéphane Huet | Philippe Langlais
Actes de la 17e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

Bien souvent, le sens d’un mot ou d’une expression peut être rendu dans une autre langue par plusieurs traductions. Parmi celles-ci, certaines se révèlent très fréquentes alors que d’autres le sont beaucoup moins, conformément à une loi zipfienne. La googlisation de notre monde n’échappe pas aux mémoires de traduction, qui mettent souvent à mal ou simplement ignorent ces traductions rares qui sont souvent de bonne qualité. Dans cet article, nous nous intéressons à ces traductions rares sous l’angle du repérage de traductions. Nous argumentons qu’elles sont plus difficiles à identifier que les traductions plus fréquentes. Nous décrivons une approche originale qui permet de mieux les identifier en tirant profit de l’alignement au niveau des mots de paires de phrases qui ne sont pas alignées. Nous montrons que cette approche permet d’améliorer l’identification de ces traductions rares.

pdf bib
TransSearch : un moteur de recherche de traductions
Julien Bourdaillet | Fabrizio Gotti | Stéphane Huet | Philippe Langlais | Guy Lapalme
Actes de la 17e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Démonstrations

Malgré les nombreuses études visant à améliorer la traduction automatique, la traduction assistée par ordinateur reste la solution préférée des traducteurs lorsqu’une sortie de qualité est recherchée. Cette démonstration vise à présenter le moteur de recherche de traductions TransSearch. Cetteapplication commerciale, accessible sur leWeb, repose d’une part sur l’exploitation d’un bitexte aligné au niveau des phrases, et d’autre part sur des modèles statistiques d’alignement de mots.

2009

pdf bib
Harnessing the Redundant Results of Translation Spotting
Stéphane Huet | Julien Bourdaillet | Philippe Langlais | Guy Lapalme
Proceedings of Machine Translation Summit XII: Posters

pdf bib
TS3: an Improved Version of the Bilingual Concordancer TransSearch
Stéphane Huet | Julien Bourdaillet | Philippe Langlais
Proceedings of the 13th Annual conference of the European Association for Machine Translation

pdf bib
Intégration de l’alignement de mots dans le concordancier bilingue TransSearch
Stéphane Huet | Julien Bourdaillet | Philippe Langlais
Actes de la 16ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

Malgré les nombreuses études visant à améliorer la traduction automatique, la traduction assistée par ordinateur reste la solution préférée des traducteurs lorsqu’une sortie de qualité est recherchée. Dans cet article, nous présentons nos travaux menés dans le but d’améliorer le concordancier bilingue TransSearch. Ce service, accessible sur le Web, repose principalement sur un alignement au niveau des phrases. Dans cette étude, nous discutons et évaluons l’intégration d’un alignement statistique au niveau des mots. Nous présentons deux nouvelles problématiques essentielles au succès de notre nouveau prototype : la détection des traductions erronées et le regroupement des variantes de traduction similaires.

2008

pdf bib
Morphosyntactic Resources for Automatic Speech Recognition
Stéphane Huet | Guillaume Gravier | Pascale Sébillot
Proceedings of the Sixth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'08)

Texts generated by automatic speech recognition (ASR) systems have some specificities, related to the idiosyncrasies of oral productions or the principles of ASR systems, that make them more difficult to exploit than more conventional natural language written texts. This paper aims at studying the interest of morphosyntactic information as a useful resource for ASR. We show the ability of automatic methods to tag outputs of ASR systems, by obtaining a tag accuracy similar for automatic transcriptions to the 95-98 % usually reported for written texts, such as newspapers. We also demonstrate experimentally that tagging is useful to improve the quality of transcriptions by using morphosyntactic information in a post-processing stage of speech decoding. Indeed, we obtain a significant decrease of the word error rate with experiments done on French broadcast news from the ESTER corpus; we also notice an improvement of the sentence error rate and observe that a significant number of agreement errors are corrected.

pdf bib
Un modèle multi-sources pour la segmentation en sujets de journaux radiophoniques
Stéphane Huet | Guillaume Gravier | Pascale Sébillot
Actes de la 15ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

Nous présentons une méthode de segmentation de journaux radiophoniques en sujets, basée sur la prise en compte d’indices lexicaux, syntaxiques et acoustiques. Partant d’un modèle statistique existant de segmentation thématique, exploitant la notion de cohésion lexicale, nous étendons le formalisme pour y inclure des informations d’ordre syntaxique et acoustique. Les résultats expérimentaux montrent que le seul modèle de cohésion lexicale ne suffit pas pour le type de documents étudié en raison de la taille variable des segments et de l’absence d’un lien direct entre segment et thème. L’utilisation d’informations syntaxiques et acoustiques permet une amélioration substantielle de la segmentation obtenue.