With the spread of online social networks, it is more and more difficult to monitor all the user-generated content. Automating the moderation process of the inappropriate exchange content on Internet has thus become a priority task. Methods have been proposed for this purpose, but it can be challenging to find a suitable dataset to train and develop them. This issue is especially true for approaches based on information derived from the structure and the dynamic of the conversation. In this work, we propose an original framework, based on the the Wikipedia Comment corpus, with comment-level abuse annotations of different types. The major contribution concerns the reconstruction of conversations, by comparison to existing corpora, which focus only on isolated messages (i.e. taken out of their conversational context). This large corpus of more than 380k annotated messages opens perspectives for online abuse detection and especially for context-based approaches. We also propose, in addition to this corpus, a complete benchmarking platform to stimulate and fairly compare scientific works around the problem of content abuse detection, trying to avoid the recurring problem of result replication. Finally, we apply two classification methods to our dataset to demonstrate its potential.

For over a decade, TV series have been drawing increasing interest, both from the audience and from various academic fields. But while most viewers are hooked on the continuous plots of TV serials, the few annotated datasets available to researchers focus on standalone episodes of classical TV series. We aim at filling this gap by providing the multimedia/speech processing communities with “Serial Speakers”, an annotated dataset of 155 episodes from three popular American TV serials: “Breaking Bad”, “Game of Thrones” and “House of Cards”. “Serial Speakers” is suitable both for investigating multimedia retrieval in realistic use case scenarios, and for addressing lower level speech related tasks in especially challenging conditions. We publicly release annotations for every speech turn (boundaries, speaker) and scene boundary, along with annotations for shot boundaries, recurring shots, and interacting speakers in a subset of episodes. Because of copyright restrictions, the textual content of the speech turns is encrypted in the public version of the dataset, but we provide the users with a simple online tool to recover the plain text from their own subtitle files.

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%.

Cet article présente une méthode de prédiction de genres d’émissions télévisées couvrant 2 jours de diffusion de 4 chaînes TV françaises structurés en émissions annotées en genres. Ce travail traite des médias de masse de flux de chaînes télévisées et rejoint l’effort global d’extraction de connaissance à partir de cette grande quantité de données produites continuellement. Le corpus employé est fourni par l’entreprise EDD, anciennement appelée “L’Européenne de Données”, une entreprise spécialisée dans la gestion des flux multimédias. Les expériences détaillées dans cet article montrent qu’une approche simple fondée sur un modèle de n-grammes permet de prédire le genre d’une émission selon un historique avec une précision avoisinant les 50 %.

Les applications de compréhension du langage parlé sont moins performantes si les documents transcrits automatiquement contiennent un taux d’erreur-mot élevé. Des solutions récentes proposent de projeter ces transcriptions dans un espace de thèmes, comme par exemple l’allocation latente de Dirichlet (LDA), la LDA supervisée ainsi que le modèle author-topic (AT). Une représentation compacte originale, appelée c-vector, a été récemment introduite afin de surmonter la difficulté liée au choix de la taille de ces espaces thématiques. Cette représentation améliore la robustesse aux erreurs de transcription, en compactant les différentes représentations LDA d’un document parlé dans un espace réduit. Le défaut majeur de cette méthode est le nombre élevé de sous-tâches nécessaires à la construction de l’espace c-vector. Cet article propose de corriger ce défaut en utilisant un cadre original fondé sur un espace de caractéristiques robustes de faible dimension provenant d’un ensemble de modèles AT considérant à la fois le contenu du dialogue parlé (les mots) et la classe du document. Les expérimentations, conduites sur le corpus DECODA, montrent que la représentation proposée permet un gain de plus de 2.5 points en termes de conversations correctement classifiées.

Ce papier présente une méthode de traitement de documents parlés intégrant une représentation fondée sur un espace thématique dans un réseau de neurones artificiels (ANN) employé comme classifieur de document. La méthode proposée consiste à configurer la topologie d’un ANN ainsi que d’initialiser les connexions de celui-ci à l’aide des espaces thématiques appris précédemment. Il est attendu que l’initialisation fondée sur les probabilités thématiques permette d’optimiser le processus d’optimisation des poids du réseau ainsi qu’à accélérer la phase d’apprentissage tout en amélioration la précision de la classification d’un document de test. Cette méthode est évaluée lors d’une tâche de catégorisation de dialogues parlés entre des utilisateurs et des agents du service d’appels de la Régie Autonome Des Transports Parisiens (RATP). Les résultats montrent l’intérêt de la méthode proposée d’initialisation d’un réseau, avec un gain observé de plus de 4 points en termes de bonne classification comparativement à l’initialisation aléatoire. De plus, les expérimentations soulignent que les performances sont faiblement dépendantes de la topologie du ANN lorsque les poids de la couche cachée sont initialisés au moyen des espaces de thèmes issus d’une allocation latente de Dirichlet ou latent Dirichlet Allocation (LDA) en comparaison à une initialisation empirique.

Les représentations vectorielles continues des mots sont en plein essor et ont déjà été appliquées avec succès à de nombreuses tâches en traitement automatique de la langue (TAL). Dans cet article, nous proposons d’intégrer l’information temporelle issue du contexte des mots au sein des architectures fondées sur les sacs-de-mots continus (continuous bag-of-words ou CBOW) ou sur les Skip-Grams. Ces approches sont manipulées au travers d’un réseau de neurones, l’architecture CBOW cherchant alors à prédire un mot sachant son contexte, alors que l’architecture Skip-Gram prédit un contexte sachant un mot. Cependant, ces modèles, au travers du réseau de neurones, s’appuient sur des représentations en sac-de-mots et ne tiennent pas compte, explicitement, de l’ordre des mots. En conséquence, chaque mot a potentiellement la même influence dans le réseau de neurones. Nous proposons alors une méthode originale qui intègre l’information temporelle des contextes des mots en utilisant leur position relative. Cette méthode s’inspire des modèles contextuels continus. L’information temporelle est traitée comme coefficient de pondération, en entrée du réseau de neurones par le CBOW et dans la couche de sortie par le Skip-Gram. Les premières expériences ont été réalisées en utilisant un corpus de test mesurant la qualité de la relation sémantique-syntactique des mots. Les résultats préliminaires obtenus montrent l’apport du contexte des mots, avec des gains de 7 et 7,7 points respectivement avec l’architecture Skip-Gram et l’architecture CBOW.

The prediction of bursty events on the Internet is a challenging task. Difficulties are due to the diversity of information sources, the size of the Internet, dynamics of popularity, user behaviors... On the other hand, Twitter is a structured and limited space. In this paper, we present a new method for predicting bursty events using content-related indices. Prediction is performed by a neural network that combines three features in order to predict the number of retweets of a tweet on the Twitter platform. The indices are related to popularity, expressivity and singularity. Popularity index is based on the analysis of RSS streams. Expressivity uses a dictionary that contains words annotated in terms of expressivity load. Singularity represents outlying topic association estimated via a Latent Dirichlet Allocation (LDA) model. Experiments demonstrate the effectiveness of the proposal with a 72% F-measure prediction score for the tweets that have been forwarded at least 60 times.

Although the current transcription systems could achieve high recognition performance, they still have a lot of difficulties to transcribe speech in very noisy environments. The transcription quality has a direct impact on classification tasks using text features. In this paper, we propose to identify themes of telephone conversation services with the classical Term Frequency-Inverse Document Frequency using Gini purity criteria (TF-IDF-Gini) method and with a Latent Dirichlet Allocation (LDA) approach. These approaches are coupled with a Support Vector Machine (SVM) classification to resolve theme identification problem. Results show the effectiveness of the proposed LDA-based method compared to the classical TF-IDF-Gini approach in the context of highly imperfect automatic transcriptions. Finally, we discuss the impact of discriminative and non-discriminative words extracted by both methods in terms of transcription accuracy.

Speech recognition technology suffers from a lack of robustness which limits its usability for fully automated speech-to-text transcription, and manual correction is generally required to obtain perfect transcripts. In this paper, we propose a general scheme for semi-automatic transcription, in which the system and the transcriptionist contribute jointly to the speech transcription. The proposed system relies on the editing of confusion networks and on reactive decoding, the latter one being supposed to take benefits from the manual correction and improve the error rates. In order to reduce the correction time, we evaluate various strategies aiming to guide the transcriptionist towards the critical areas of transcripts. These strategies are based on graph density-based criterion and two semantic consistency criterion; using a corpus-based method and a web-search engine. They allow to indicate to the user the areas which present severe lacks of understandability. We evaluate these driving strategies by simulating the correction process of French broadcast news transcriptions. Results show that interactive decoding improves the correction act efficiency with all driving strategies and semantic information must be integrated into the interactive decoding process.

Dans cet article nous proposons une nouvelle méthode pour l’identification du genre vidéo qui repose sur une analyse de leur contenu linguistique. Cette approche consiste en l’analyse des mots apparaissant dans les transcriptions des pistes audio des vidéos, obtenues à l’aide d’un système de reconnaissance automatique de la parole. Les expériences sont réalisées sur un corpus composé de dessins animés, de films, de journaux télévisés, de publicités, de documentaires, d’émissions de sport et de clips de musique. L’approche proposée permet d’obtenir un taux de bonne classification de 74% sur cette tâche. En combinant cette approche avec des méthodes reposant sur des paramètres acoustiques bas-niveau, nous obtenons un taux de bonne classification de 95%.

Most of the Web-based methods for lexicon augmenting consist in capturing global semantic features of the targeted domain in order to collect relevant documents from the Web. We suggest that the local context of the out-of-vocabulary (OOV) words contains relevant information on the OOV words. With this information, we propose to use the Web to build locally-augmented lexicons which are used in a final local decoding pass. First, an automatic web based OOV word detection method is proposed. Then, we demonstrate the relevance of the Web for the OOV word retrieval. Different methods are proposed to retrieve the hypothesis words. We finally retrieve about 26% of the OOV words with a lexicon increase of less than 1000 words using the reference context.