WSIM : une méthode de détection de thème fondée sur la similarité entre mots
Identifieur interne : 008163 ( Main/Exploration ); précédent : 008162; suivant : 008164WSIM : une méthode de détection de thème fondée sur la similarité entre mots
Auteurs : Armelle Brun ; Kamel Smaïli ; Jean-Paul Haton [France]Source :
English descriptors
Abstract
L'adaptation des modèles de langage dans les systèmes de reconnaissance de la parole est un des enjeux importants de ces dernières années. Elle permet de poursuivre la reconnaissance en utilisant le modèle de langage adéquat~ : celui correspondant au thème identifié. Dans cet article nous proposons une méthode originale de détection de thème fondée sur des vocabulaires caractéristiques de thèmes et sur la similarité entre mots et thèmes. Cette méthode dépasse la méthode classique (TFIDF) de 14%, ce qui représente un gain important en terme d'identification. Nous montrons également l'intérêt de choisir un vocabulaire adéquat. Notre méthode de détermination des vocabulaires atteint des performances 3 fois supérieures à celles obtenues avec des vocabulaires construits sur la fréquence des mots.
Affiliations:
- France
- Grand Est, Lorraine (région)
- Nancy
- Centre national de la recherche scientifique, Institut national de recherche en informatique et en automatique, Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications, Université de Lorraine
Links toward previous steps (curation, corpus...)
- to stream Crin, to step Corpus: 003543
- to stream Crin, to step Curation: 003543
- to stream Crin, to step Checkpoint: 000E78
- to stream Main, to step Merge: 008639
- to stream Main, to step Curation: 008163
Le document en format XML
<record><TEI><teiHeader><fileDesc><titleStmt><title xml:lang="fr" wicri:score="-288">WSIM : une méthode de détection de thème fondée sur la similarité entre mots</title>
</titleStmt>
<publicationStmt><idno type="RBID">CRIN:brun02a</idno>
<date when="2002" year="2002">2002</date>
<idno type="wicri:Area/Crin/Corpus">003543</idno>
<idno type="wicri:Area/Crin/Curation">003543</idno>
<idno type="wicri:explorRef" wicri:stream="Crin" wicri:step="Curation">003543</idno>
<idno type="wicri:Area/Crin/Checkpoint">000E78</idno>
<idno type="wicri:explorRef" wicri:stream="Crin" wicri:step="Checkpoint">000E78</idno>
<idno type="wicri:Area/Main/Merge">008639</idno>
<idno type="wicri:Area/Main/Curation">008163</idno>
<idno type="wicri:Area/Main/Exploration">008163</idno>
</publicationStmt>
<sourceDesc><biblStruct><analytic><title xml:lang="fr">WSIM : une méthode de détection de thème fondée sur la similarité entre mots</title>
<author><name sortKey="Brun, Armelle" sort="Brun, Armelle" uniqKey="Brun A" first="Armelle" last="Brun">Armelle Brun</name>
</author>
<author><name sortKey="Smaili, Kamel" sort="Smaili, Kamel" uniqKey="Smaili K" first="Kamel" last="Smaïli">Kamel Smaïli</name>
</author>
<author><name sortKey="Haton, Jean Paul" sort="Haton, Jean Paul" uniqKey="Haton J" first="Jean-Paul" last="Haton">Jean-Paul Haton</name>
<affiliation><country>France</country>
<placeName><settlement type="city">Nancy</settlement>
<region type="region" nuts="2">Grand Est</region>
<region type="region" nuts="2">Lorraine (région)</region>
</placeName>
<orgName type="laboratoire" n="5">Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications</orgName>
<orgName type="university">Université de Lorraine</orgName>
<orgName type="institution">Centre national de la recherche scientifique</orgName>
<orgName type="institution">Institut national de recherche en informatique et en automatique</orgName>
</affiliation>
</author>
</analytic>
</biblStruct>
</sourceDesc>
</fileDesc>
<profileDesc><textClass><keywords scheme="KwdEn" xml:lang="en"><term>statistical language model</term>
<term>topic detection</term>
</keywords>
</textClass>
</profileDesc>
</teiHeader>
<front><div type="abstract" xml:lang="fr" wicri:score="-1863">L'adaptation des modèles de langage dans les systèmes de reconnaissance de la parole est un des enjeux importants de ces dernières années. Elle permet de poursuivre la reconnaissance en utilisant le modèle de langage adéquat~ : celui correspondant au thème identifié. Dans cet article nous proposons une méthode originale de détection de thème fondée sur des vocabulaires caractéristiques de thèmes et sur la similarité entre mots et thèmes. Cette méthode dépasse la méthode classique (TFIDF) de 14%, ce qui représente un gain important en terme d'identification. Nous montrons également l'intérêt de choisir un vocabulaire adéquat. Notre méthode de détermination des vocabulaires atteint des performances 3 fois supérieures à celles obtenues avec des vocabulaires construits sur la fréquence des mots.</div>
</front>
</TEI>
<affiliations><list><country><li>France</li>
</country>
<region><li>Grand Est</li>
<li>Lorraine (région)</li>
</region>
<settlement><li>Nancy</li>
</settlement>
<orgName><li>Centre national de la recherche scientifique</li>
<li>Institut national de recherche en informatique et en automatique</li>
<li>Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications</li>
<li>Université de Lorraine</li>
</orgName>
</list>
<tree><noCountry><name sortKey="Brun, Armelle" sort="Brun, Armelle" uniqKey="Brun A" first="Armelle" last="Brun">Armelle Brun</name>
<name sortKey="Smaili, Kamel" sort="Smaili, Kamel" uniqKey="Smaili K" first="Kamel" last="Smaïli">Kamel Smaïli</name>
</noCountry>
<country name="France"><region name="Grand Est"><name sortKey="Haton, Jean Paul" sort="Haton, Jean Paul" uniqKey="Haton J" first="Jean-Paul" last="Haton">Jean-Paul Haton</name>
</region>
</country>
</tree>
</affiliations>
</record>
Pour manipuler ce document sous Unix (Dilib)
EXPLOR_STEP=$WICRI_ROOT/Wicri/Lorraine/explor/InforLorV4/Data/Main/Exploration
HfdSelect -h $EXPLOR_STEP/biblio.hfd -nk 008163 | SxmlIndent | more
Ou
HfdSelect -h $EXPLOR_AREA/Data/Main/Exploration/biblio.hfd -nk 008163 | SxmlIndent | more
Pour mettre un lien sur cette page dans le réseau Wicri
{{Explor lien |wiki= Wicri/Lorraine |area= InforLorV4 |flux= Main |étape= Exploration |type= RBID |clé= CRIN:brun02a |texte= WSIM : une méthode de détection de thème fondée sur la similarité entre mots }}
This area was generated with Dilib version V0.6.33. |