Utiliser l'explicabilité des modèles pour mettre en évidence les expressions genrées dans la parole - Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique Access content directly
Conference Papers Year : 2024

Utiliser l'explicabilité des modèles pour mettre en évidence les expressions genrées dans la parole

Abstract

Dans de nombreux pays, des études ont souligné la sous-représentation des femmes dans les médias.Mais au-delà du déséquilibre quantitatif se pose la question de l'asymétrie qualitative des représentations des hommes et des femmes.Comment automatiser l'évaluation des contenus et des traits saillants spécifiques aux discours masculins et féminins ?Nous proposons dans cette étude d'exploiter les connaissances acquises par un modèle de classification entraîné à la détection du genre sur des transcriptions automatiques, afin de mettre en évidence des motifs distinctifs du discours masculin ou féminin.Notre approche est basée sur l'utilisation de méthodes développées pour l'intelligence artificielle explicable (IAX), afin de calculer des scores d'attribution au niveau des unités.
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hal-04623052 , version 1 (01-07-2024)

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  • HAL Id : hal-04623052 , version 1

Cite

François Buet, Camille Guinaudeau, Cyril Grouin, Sahar Ghannay, Shin'Ichi Satoh. Utiliser l'explicabilité des modèles pour mettre en évidence les expressions genrées dans la parole. 35èmes Journées d'Études sur la Parole (JEP 2024) 31ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN 2024) 26ème Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RECITAL 2024), Jul 2024, Toulouse, France. pp.695-707. ⟨hal-04623052⟩
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