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    <title><string language="fre"><![CDATA[07a - Compréhension automatique de la parole sans données de référence (taln2015)]]></string></title>
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        <string language="fre"><![CDATA[Sessions orales TALN 2015 – Mardi 23 juin 2015Session Compréhension et paraphrase


Compréhension automatique de la parole sans données de référence
Emmanuel Ferreira, Bassam Jabaian et Fabrice Lefèvre
Résumé : La
 majorité des méthodes état de l’art en compréhension automatique de la 
parole ont en commun de devoir être apprises sur une grande quantité de 
données annotées. Cette dépendance aux données constitue un réel 
obstacle lors du développement d’un système pour une nouvelle 
tâche/langue. Aussi, dans cette étude, nous présentons une méthode 
visant à limiter ce besoin par un mécanisme d’apprentissage sans données
 de référence (zero-shot learning). Cette méthode combine une 
description ontologique minimale de la tâche visée avec l’utilisation 
d’un espace sémantique continu appris par des approches à base de 
réseaux de neurones à partir de données génériques non-annotées. Nous 
montrons que le modèle simple et peu coûteux obtenu peut atteindre dès 
le démarrage des performances comparables à celles des systèmes état de 
l’art reposant sur des règles expertes ou sur des approches 
probabilistes sur des tâches de compréhension de la parole de référence 
(tests des Dialog State Tracking Challenges, DSTC2 et DSTC3). Nous 
proposons ensuite une stratégie d’adaptation en ligne permettant 
d’améliorer encore les performances de notre approche à l’aide d’une 
supervision faible et ajustable de l’utilisateur.]]></string></description>
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