Sylvie Guillemin-Lanne


2009

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Une expérience de fusion pour l’annotation d’entités nommées
Caroline Brun | Nicolas Dessaigne | Maud Ehrmann | Baptiste Gaillard | Sylvie Guillemin-Lanne | Guillaume Jacquet | Aaron Kaplan | Marianna Kucharski | Claude Martineau | Aurélie Migeotte | Takuya Nakamura | Stavroula Voyatzi
Actes de la 16ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

Nous présentons une expérience de fusion d’annotations d’entités nommées provenant de différents annotateurs. Ce travail a été réalisé dans le cadre du projet Infom@gic, projet visant à l’intégration et à la validation d’applications opérationnelles autour de l’ingénierie des connaissances et de l’analyse de l’information, et soutenu par le pôle de compétitivité Cap Digital « Image, MultiMédia et Vie Numérique ». Nous décrivons tout d’abord les quatre annotateurs d’entités nommées à l’origine de cette expérience. Chacun d’entre eux fournit des annotations d’entités conformes à une norme développée dans le cadre du projet Infom@gic. L’algorithme de fusion des annotations est ensuite présenté ; il permet de gérer la compatibilité entre annotations et de mettre en évidence les conflits, et ainsi de fournir des informations plus fiables. Nous concluons en présentant et interprétant les résultats de la fusion, obtenus sur un corpus de référence annoté manuellement.

2008

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CallSurf: Automatic Transcription, Indexing and Structuration of Call Center Conversational Speech for Knowledge Extraction and Query by Content
Martine Garnier-Rizet | Gilles Adda | Frederik Cailliau | Sylvie Guillemin-Lanne | Claire Waast-Richard | Lori Lamel | Stephan Vanni | Claire Waast-Richard
Proceedings of the Sixth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'08)

Being the client’s first interface, call centres worldwide contain a huge amount of information of all kind under the form of conversational speech. If accessible, this information can be used to detect eg. major events and organizational flaws, improve customer relations and marketing strategies. An efficient way to exploit the unstructured data of telephone calls is data-mining, but current techniques apply on text only. The CallSurf project gathers a number of academic and industrial partners covering the complete platform, from automatic transcription to information retrieval and data mining. This paper concentrates on the speech recognition module as it discusses the collection, the manual transcription of the training corpus and the techniques used to build the language model. The NLP techniques used to pre-process the transcribed corpus for data mining are POS tagging, lemmatization, noun group and named entity recognition. Some of them have been especially adapted to the conversational speech characteristics. POS tagging and preliminary data mining results obtained on the manually transcribed corpus are briefly discussed.

1992

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Coupling an Automatic Dictation System With a Grammar Checker
Jean-Pierre Chanod | Marc El-Beze | Sylvie Guillemin-Lanne
COLING 1992 Volume 3: The 14th International Conference on Computational Linguistics