Nouvelle tâche sémantique pour le corpus de compréhension de parole en français MEDIA - Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique Access content directly
Conference Papers Year : 2024

Nouvelle tâche sémantique pour le corpus de compréhension de parole en français MEDIA

Abstract

La détection d’intention et de concepts sont des tâches essentielles de la compréhension de la parole(SLU). Or il n’existe que peu de données annotées en français permettant d’effectuer ces deux tâches conjointement. Cependant, il existe des ensembles de données annotées en concept, dont le corpus MEDIA. Ce corpus est considéré comme l’un des plus difficiles. Néanmoins, il ne comporte que des annotations en concepts et pas en intentions. Dans cet article, nous proposons une version étendue de MEDIA annotée en intentions pour étendre son utilisation. Cet article présente une méthode semi-automatique pour obtenir cette version étendue. De plus, nous présentons les premiers résultats des expériences menées sur cet ensemble de données en utilisant des modèles joints pour la classification des intentions et la détection de concepts.
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hal-04623097 , version 1 (01-07-2024)

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  • HAL Id : hal-04623097 , version 1

Cite

Nadège Alavoine, Gaëlle Laperrière, Christophe Servan, Sahar Ghannay, Sophie Rosset. Nouvelle tâche sémantique pour le corpus de compréhension de parole en français MEDIA. 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.470-480. ⟨hal-04623097⟩
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