Edwin Simonnet


2018

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Simulating ASR errors for training SLU systems
Edwin Simonnet | Sahar Ghannay | Nathalie Camelin | Yannick Estève
Proceedings of the Eleventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2018)

2016

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Des Réseaux de Neurones avec Mécanisme d’Attention pour la Compréhension de la Parole (Exploring the use of Attention-Based Recurrent Neural Networks For Spoken Language Understanding )
Edwin Simonnet | Paul Deléglise | Nathalie Camelin | Yannick Estève
Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 1 : JEP

L’étude porte sur l’apport d’un réseau de neurones récurrent (Recurrent Neural Network RNN) bidirectionnel encodeur/décodeur avec mécanisme d’attention pour une tâche de compréhension de la parole. Les premières expériences faites sur le corpus ATIS confirment la qualité du système RNN état de l’art utilisé pour cet article, en comparant les résultats obtenus à ceux récemment publiés dans la littérature. Des expériences supplémentaires montrent que les RNNs avec mécanisme d’attention obtiennent de meilleures performances que les RNNs récemment proposés pour la tâche d’étiquetage en concepts sémantiques. Sur le corpus MEDIA, un corpus français état de l’art pour la compréhension dédié à la réservation d’hôtel et aux informations touristiques, les expériences montrent qu’un RNN bidirectionnel atteint une f-mesure de 79,51 tandis que le même système intégrant le mécanisme d’attention permet d’atteindre une f-mesure de 80,27.