Julien Fayolle


2012

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Automates lexico-phonétiques pour l’indexation et la recherche de segments de parole (Lexical-phonetic automata for spoken utterance indexing and retrieval) [in French]
Julien Fayolle | Fabienne Moreau | Christian Raymond | Guillaume Gravier
Proceedings of the Joint Conference JEP-TALN-RECITAL 2012, volume 1: JEP

2010

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Reconnaissance robuste d’entités nommées sur de la parole transcrite automatiquement
Christian Raymond | Julien Fayolle
Actes de la 17e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

Les transcriptions automatiques de parole constituent une ressource importante, mais souvent bruitée, pour décrire des documents multimédia contenant de la parole (e.g. journaux télévisés). En vue d’améliorer la recherche documentaire, une étape d’extraction d’information à caractère sémantique, précédant l’indexation, permet de faire face au problème des transcriptions imparfaites. Parmis ces contenus informatifs, on compte les entités nommées (e.g. noms de personnes) dont l’extraction est l’objet de ce travail. Les méthodes traditionnelles de reconnaissance basées sur une définition manuelle de grammaires formelles donnent de bons résultats sur du texte ou des transcriptions propres manuellement produites, mais leurs performances se trouvent fortement affectées lorsqu’elles sont appliquées sur des transcriptions automatiques. Nous présentons, ici, trois méthodes pour la reconnaissance d’entités nommées basées sur des algorithmes d’apprentissage automatique : les champs conditionnels aléatoires, les machines à de support, et les transducteurs à états finis. Nous présentons également une méthode pour rendre consistantes les données d’entrainement lorsqu’elles sont annotées suivant des conventions légèrement différentes. Les résultats montrent que les systèmes d’étiquetage obtenus sont parmi les plus robustes sur les données d’évaluation de la campagne ESTER 2 dans les conditions où la transcription automatique est particulièrement bruitée.