Richard Dufour
- Traitement Automatique du Langage Naturel (LS2N - équipe TALN)
Présentation
Mes travaux de recherche ont débuté en reconnaissance automatique de la parole (RAP), en particulier sur le traitement de la parole spontanée. Cette thématique se retrouve dans le projet ANR EPAC, où mes travaux m'ont amené à m'intéresser à l'adaptation des modèles de RAP. J'ai également pu travailler sur l'extraction d'information à travers les systèmes de RAP, que l'on retrouve à la fois dans le projet ANR EPAC, pour la détection de la parole spontanée, mais également le projet ANR PERCOL, pour la reconnaissance et correction de noms propres. Le spectre de mes thématiques de recherche s'est ensuite élargi pour travailler à la fois sur des documents écrits et parlés, avec comme point central la problématique de la représentation des mots contenus dans les documents en vue de leur utilisation pour d'autres tâches. Mes travaux m'ont alors amené à travailler sur des représentations de documents de plus haut niveau que le simple niveau mot, que l'on retrouve en particulier dans le projet ANR SuMACC. La prise en compte de l'aspect temporel des mots et des documents a également fait partie de mes orientations scientifiques, que l'on retrouve dans le projet ANR ContNomina. Les problématiques en traitement du langage, intégrant une forte interdisciplinarité, ont pris une place de plus en plus importante dans les travaux de recherche dans lesquels je m'intègre depuis plusieurs années (projets GaFes, TheVoice et RePoGa). En particulier, ceux-ci ont fait émerger des problématiques d'évaluation originales, nécessitant la mise en place de cadres expérimentaux souvent inexistants (responsable du projet ANR DIETS). Nous avons donc oeuvré à la proposition de nouveaux cadres de travail dont la dimension sciences humaines a été un enjeu important, nous permettant également de proposer des approches originales comme par exemple pour l'exploration des réseaux sociaux numériques ou l'étude de la voix jouée. Depuis septembre 2021 au 14 octobre 2023, puis depuis le 1er septembre 2024, je suis professeur des universités au Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N) au sein de l'équipe TALN. Je suis responsable de l'équipe TALN avec Florian Boudin. Mes centres d'intérêts actuels se sont principalement concentrés sur l'évaluation de systèmes de reconnaissance automatique de la parole ainsi que sur la modélisation du langage et la constitution de corpus. J'a notamment travaillé sur les modèles de langue masqués pour le domaine de la santé (DrBERT) ainsi que sur les grands modèles de langue (Large Language Models - LLM) avec le projet ANR MALADES dont je suis le porteur. De façon plus large, je participe activement aux projets ANR MALADES, DIETS et Lexhnology, ainsi que le projet CNRS-AID Naviterm. De septembre 2012 au 1er septembre 2021, j'ai été maître de conférences au sein du Laboratoire Informatique d'Avignon (LIA). Mon profil initial, plutôt orienté vers la reconnaissance de la parole et l'extraction d'information dans les flux audio, évolue, d'une manière plus globale, vers le traitement automatique du langage. Mes centres d'intérêts actuels sont ainsi concentrés sur la reconnaissance de la parole, et notamment l'intégration de la théorie des possibilités (thèse de K. Janod) dans ces problématiques (mesures de confiance, modèles acoustiques...), sur la compréhension et l'indexation de la parole dans un contexte multimédia (projets ANR SuMACC, ContNomina, Percol… et thèse de M. Morchid), la délinéarisation de flux vidéos (thèse de M. Bouaziz), ou encore l'extraction d'information dans les réseaux sociaux (travaux autour de Twitter durant la campagne d'évaluation RepLab, ainsi que des travaux de thèse avec M. Morchid sur la caractérisation du phénomène de retweet). Je suis également impliqué dans différentes projets financés par l'Agence Nationale de la Recherche (ANR) ainsi que dans différentes campagnes d'évaluation. De juin 2011 à juin 2012, j'ai été post-doctorant au sein de l'entreprise Orange Labs, à Lannion. J'ai travaillé principalement sur la détection, la caractérisation et la correction d'erreurs dans les transcriptions automatiques. L'objectif de ces travaux de recherche était de retrouver les régions d'erreurs (erreurs consécutives) des transcriptions en sortie des systèmes de reconnaissance de la parole ainsi que de les catégoriser afin de mieux comprendre la nature de l'erreur. Ainsi, la nature de ces erreurs peut être diverse : erreurs de noms de personnes, de noms propres, ou encore dues au phénomène de l'homophonie. J'ai eu l'occasion d'effectuer un séjour de recherche de 4 mois (juin à octobre 2010) dans l'entreprise M*Modal à Pittsburgh (Etats-Unis). Cette entreprise a pour activité principale la transcription parfaite de rapports médicaux. D'octobre 2010 à juin 2011, j'ai été Attaché Temporaire d'Enseignement et de Recherche (ATER) à mi-temps au Laboratoire d'Informatique de le Mans Université (LIUM). J'ai notamment étudié la possibilité d'appliquer le détecteur de type de parole afin de caractériser les documents multimédias, particulièrement sur la problématique de la reconnaissance des rôles de locuteurs. Les premiers travaux réalisés ont cherché à mettre en lumière le lien existant entre la spontanéité de la parole et le rôle d'un locuteur dans une émission. Pour ce faire, une étude précise a été menée afin de quantifier un type de parole par rapport à un rôle de locuteur ou à un type d'émission. En effet, nous voulions vérifier expérimentalement, par exemple, qu'un journaliste tend à préparer son discours, alors qu'une personne interviewée aurait tendance à avoir un discours moins structuré et moins fluide, donc une parole plus spontanée. Pour mener à bien cette étude, un corpus de 100 heures d'émissions radiophoniques, annoté manuellement en rôles de locuteurs et types d'émissions, a été utilisé (corpus fourni dans la cadre du projet EPAC), sur lequel j'ai appliqué le détecteur de type de parole développé durant ma thèse. Soutenue le 1er décembre 2010 à Le Mans Université. Composition du Jury : Présidente Rapporteurs Directeurs Les systèmes de Reconnaissance Automatique de la Parole (RAP) atteignent actuellement des performances suffisantes pour être intégrés dans diverses applications (dialogue homme-machine, recherche d'information, indexation automatique...). Cependant, dans le cadre de la reconnaissance automatique de la parole continue à grand vocabulaire, que l'on utilise par exemple pour transcrire des émissions radiophoniques d'information, la qualité des transcriptions varie selon le type de parole contenu dans les documents. En effet, les systèmes de RAP ont beaucoup plus de facilité à transcrire de la parole préparée, proche d'un texte lu, que de la parole spontanée, caractérisée par de nombreuses spécificités (disfluences, agrammaticalité, baisse de la fluidité de la parole...). Le travail de cette thèse vise le traitement de la parole spontanée et s'inscrit dans le cadre du projet EPAC (Exploration de masse de documents audio pour l'extraction et le traitement de la PArole Conversationnelle). L'objectif principal est de proposer des solutions pour améliorer les performances des systèmes de RAP sur ce type de parole. Nous avons choisi d'aborder, dans notre travail, la parole spontanée en tant qu'objet d'étude particulier nécessitant des traitements spécifiques. Ainsi, dans un premier temps, nous proposons un outil de détection automatique de la parole spontanée, basé sur les spécificités de ce type de parole. Cet outil est très important puisqu'il nous permet, dans un deuxième temps, de proposer une approche non-supervisée d'adaptation des modèles acoustiques et des modèles de langage du système de RAP à la parole spontanée, en sélectionnant automatiquement les segments contenant ce type de parole. La transcription résultant de cette adaptation propose des hypothèses de reconnaissance différentes de celles fournies par le système de base. La combinaison de ces deux propositions de transcription permet d'observer une réduction significative du taux d'erreur-mot. Ce besoin de solutions spécifiques a finalement orienté une partie de notre travail vers la correction d'un problème particulièrement présent en français : l'homophonie. Nous cherchons alors à corriger les transcriptions, fournies par un système de RAP, au moyen d'une méthode proposant des solutions spécifiques à certains problèmes particuliers de l'homophonie. L'approche se focalise sur la correction de certaines erreurs, auxquelles une solution particulière est proposée. Cette méthode, en post-traitement des systèmes de RAP, corrige certains mots et classes de mots homophones, indépendamment du système de RAP utilisé. Soutenue le 8 décembre 2020 à Avignon Université.
Manuscrit disponible en ligne : https://hal.science/tel-03076867/document Composition du Jury : Rapporteurs Examinateurs Le traitement automatique du langage naturel (TALN) est un vaste domaine de recherche intégrant de nombreuses thématiques scientifiques (reconnaissance automatique de la parole, indexation automatique de documents, traduction automatique, synthèse vocale...). Grâce aux avancées obtenues au fil des dernières décennies dans chacune de ces thématiques, de nombreux outils et services ont pris vie hors des laboratoires de recherche pour atteindre le tissu socio-économique, et plus généralement le grand public, avec en fer de lance les assistants vocaux intelligents. Malgré ces grandes avancées, le TALN reste un domaine de recherche très actif, avec de nombreuses problématiques scientifiques ouvertes, considérant le fait que le langage, tout comme les usages de la société, ne sont pas figés mais en constante évolution. Ce manuscrit propose un panorama des différents travaux de recherche auxquels j'ai pu participer ces dernières années, principalement en tant que maître de conférences au LIA, mettant alors en perspective l'évolution de mes travaux, qui m'ont conduit à travailler en collaboration avec d'autres disciplines scientifiques pour l'avancée du domaine du TALN. Ces derniers travaux sont notamment au centre de mes perspectives de recherche. La première partie du manuscrit est consacrée à une des problématiques historiques, à savoir la représentation du contenu écrit et parlé. Nous présentons nos travaux sur la robustesse des représentations face au langage, en prenant en considération le contexte des documents, ainsi que l'utilisation et la proposition de représentations latentes pour la classification de documents. Nous voyons ensuite, dans la deuxième partie, certains des travaux que nous avons menés sur la performance et l'évaluation en traitement du langage, allant de l'analyse et la caractérisation des erreurs de reconnaissance automatique de la parole, à leur correction. La troisième partie montre l'évolution de mes activités de recherche, qui se sont alors orientées vers des problématiques interdisciplinaires pour le traitement du langage, avec nos travaux sur l'exploration des réseaux sociaux pour l'analyse d'événements, la détection de messages abusifs, et enfin le doublage vocal et la recommandation de voix. La dernière partie résume mes activités de recherche, précisant les projets dans lesquels je me suis intégré, les différents encadrements d'étudiants auxquels j'ai pu participer, et mon implication dans le rayonnement et la vulgarisation scientifiques. Enfin, je termine ce manuscrit par une synthèse de ces différents travaux, me permettant de dresser une esquisse des activités de recherche futures dans lesquelles je souhaite m'impliquer à court, mais également à long terme, s'orientant assez largement vers des travaux interdisciplinaires.
Traitement automatique du langage et de la parole
Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N) - Équipe TALN - Nantes Université
Thèmes de recherche
Enseignements dispensés
Responsabilités académiques et scientifiques
Résumé travaux de recherche
Outils open-source
Données diffusées
Projets et Partenaires
Porteur projet ANR
Participation projets financés
Collaborations industrielles
Autres projets financés
Organisateur d'ateliers et campagnes d'évaluation
Participation à des campagnes d'évaluation
Encadrement doctoral et scientifique
Thèses en cours
Thèses soutenues
Post-doctorants
Stagiaires recherche
Alternants recherche
Diffusion et responsabilités scientifiques
Professeur des Universités au LS2N (Depuis 2021)
Maître de Conférences au LIA (2012-2021)
Post-Doctorat à Orange Labs (2011-2012)
Dans la continuité de ces travaux de détection, nos travaux se sont orientés ensuite vers la correction des erreurs de noms de personnes dans les transcriptions automatiques, avec un lien direct avec le défi REPERE. Les erreurs sur ces noms ont un impact direct, par exemple, dans une problématique d'indexation des documents. Nous avons donc cherché à les corriger automatiquement en utilisant la détection des régions d'erreurs précédemment proposée. Nous avons appliqué une technique de correction au niveau phonétique. En effet, les mots mal transcrits fournis par un système de transcription peuvent être très proches phonétiquement du nom des personnes que nous devions retrouver. Le principe de cette approche est de comparer la séquence phonétique de la région d'erreurs avec l'ensemble des séquences phonétiques des noms de personnes contenues dans un dictionnaire. Le nom de personnes le plus proche de la séquence phonétique de la région d'erreurs est alors choisi comme correction. Par exemple, le nom Sébastien Chabal ("s ei b a s t i in ch a b a l") est le plus proche phonétiquement de la région d'erreurs avec la séquence phonétique "s ei b a t i in ch a r a d e" (c'est bah tiens charade).Séjour de Recherche à M*Modal 3M (2010)
Mon travail s'est porté sur la problématique de la phonétisation automatique des mots du dictionnaire de prononciation du système de transcription de l'entreprise. Un des enjeux a été de proposer des mesures de confiance pour chaque phonétisation automatique proposée par l'outil de Grapheme-To-Phoneme. Cette mesure de confiance a pour utilité principale de guider les corrections manuelles de ces phonétisations : les correcteurs humains se focalisent en priorité sur les mots étant très mal phonétisés automatiquement (mesure de confiance faible). Dans la continuité de ces travaux, j'ai également proposé une solution permettant de choisir automatiquement la ou les meilleures prononciations automatiques d'un mot en s'aidant des documents audio.Attaché Temporaire de Recherche au LIUM (2010-2011)
La seconde partie de mes travaux a alors cherché à reconnaître automatiquement le rôle des locuteurs dans des émissions radiophoniques avec l'utilisation des caractéristiques issues de mes travaux sur la détection de la parole spontanée. Nous voulions donc démontrer qu'il était possible de proposer un système de détection de rôles alternatif à ceux existants en nous appuyant sur notre système de détection du type de parole. Les résultats obtenus ont permis de montrer qu'une reconnaissance des rôles était possible au moyen de cette approche : 74,4% des locuteurs ont été associés avec leur rôle correct.Doctorat en Informatique (2007-2010)
Transcription automatique de la parole spontanée
Manuscrit disponible en ligne : https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00595465/document
Martine ADDA-DECKER (LPP/CNRS - Université de Paris 3)
Guillaume GRAVIER (IRISA/CNRS - Université de Rennes 1)
Denis JOUVET (LORIA/INRIA - Université de Nancy)
Paul DELÉGLISE (LIUM - Le Mans Université)
Yannick ESTÈVE (LIUM - Le Mans Université)Résumé de thèse
Habilitation à Diriger des Recherches - HDR (2020)
Traitement automatique du langage : Études et apports aux frontières de l’interdisciplinarité
Philippe LANGLAIS (DIRO - Université de Montréal)
Sophie ROSSET (LIMSI - Université Paris-Saclay)
Pascale SEBILLOT (IRISA - Université de Rennes 1)
Jean-François BONASTRE (LIA - Avignon Université)
Yannick ESTEVE (LIA - Avignon Université)
Emmanuel ETHIS (INSEAC, CNAM - Guingamp)
Georges LINARES (LIA - Avignon Université)
Emmanuel MORIN (LS2N - Université de Nantes)Résumé HDR
Domaines de recherche
Publications
Publications
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Quantization-aware training: a tradeoff between training and fine-tuning for domain-specific language modelsAccML 2026 - 8th Workshop on Accelerated Machine Learning, Jan 2026, Krakow (Cracovie), Poland |
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Training for Mixed-Precision Integer Weights, Activations and Embeddings in BERTDASIP 2026: Workshop on Design and Architectures for Signal and Image Processing, Jan 2026, Krakow (Cracovie), Poland |
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Le rôle du contexte dans la classification séquentielle de phrases pour les documents longs20e Conférence en Recherche d’Information et Applications (CORIA) 32ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) 27ème Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RECITAL) Les 18e Rencontres Jeunes Chercheurs en RI (RJCRI), 2025, Marseille, France. pp.488-501 |
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Persistent Homology of Topic Networks for the Prediction of Reader Curiosity63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), Association for Computational Linguistics, Jul 2025, Vienna, France |
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Identifying Reliable Evaluation Metrics for Scientific Text RevisionThe 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Jul 2025, Vienne, Austria |
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An Empirical Analysis of Discrete Unit Representations in Speech Language Modeling Pre-trainingInternational Conference on Text, Speech, and Dialogue, Kamil Ekštein; Miloslav Konopík; Ondřej Pražák; František Pártl, Aug 2025, Erlangen, Germany. pp.13-24, ⟨10.1007/978-3-032-02548-7_2⟩ |
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ACL-rlg: A Dataset for Reading List GenerationThe 31st International Conference on Computational Linguistics, Jan 2025, Abu Dhabi, United Arab Emirates |
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A Simple but Effective Context Retrieval for Sequential Sentence Classification in Long Legal DocumentsThe 12th Argument mining Workshop, Vienna, Austria. Association for Computational Linguistics., Jul 2025, Vienna, Austria |
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Adaptation des connaissances médicales pour les grands modèles de langue : Stratégies et analyse comparative20e Conférence en Recherche d’Information et Applications (CORIA) 32ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) 27ème Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RECITAL) Les 18e Rencontres Jeunes Chercheurs en RI (RJCRI), 2025, Marseille, France. pp.50-72 |
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The Role of Natural Language Processing Tasks in Automatic Literary Character Network Construction31st International Conference on Computational Linguistics (COLING), Jan 2025, Abu Dhabi, United Arab Emirates. pp.8462-8473 |
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Le rôle du contexte dans la classification séquentielle de phrases pour les documents longsCORIA-TALN 2025, Université d’Aix-Marseille, Jun 2025, Marseille, France |
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Is Selective Masking A Key to Improving Domain Adaptation for Masked Language Model?International Conference on Artificial Intelligence and Law, Jun 2025, Chicago, United States |
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A Benchmark of French ASR Systems Based on Error SeverityThe 31st International Conference on Computational Linguistics (COLING 2025), Jan 2025, Abu Dhabi, United Arab Emirates. pp.5094-5101 |
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LLM, Au Rapport ! Extraction d'Informations Médicales entre Prompting, Fine-tuning et Post-correctionActes de l'atelier EvalLLM 2025, Jun 2025, Marseille, France |
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ParaRev: Building a dataset for Scientific Paragraph Revision annotated with revision instructionWriting Aids at the Crossroads of AI, Cognitive Science and NLP, Jan 2025, Abu Dhabi, United Arab Emirates. ⟨10.48550/arXiv.2501.05222⟩ |
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How Important Is Tokenization in French Medical Masked Language Models?Fourteenth Language Resources and Evaluation Conference (LREC-COLING 2024), Nicoletta Calzolari; Min-Yen Kan, May 2024, Torino, Italy |
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A Zero-shot and Few-shot Study of Instruction-Finetuned Large Language Models Applied to Clinical and Biomedical TasksFourteenth Language Resources and Evaluation Conference (LREC-COLING 2024), Nicoletta Calzolari; Min-Yen Kan, May 2024, Torino, Italy |
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DrBenchmark: A Large Language Understanding Evaluation Benchmark for French Biomedical DomainFourteenth Language Resources and Evaluation Conference (LREC-COLING 2024), Nicoletta Calzolari; Min-Yen Kan, May 2024, Torino, Italy |
A Comprehensive Analysis of Tokenization and Self-Supervised Learning in End-to-End Automatic Speech Recognition Applied on French Language2024 32nd European Signal Processing Conference (EUSIPCO), Aug 2024, Lyon, France. pp.141-145, ⟨10.23919/eusipco63174.2024.10715397⟩ |
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Un paradigme pour l'interprétation des métriques et pour mesurer la gravité des erreurs de reconnaissance automatique de la parole35èmes 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.191-199 |
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A Comprehensive Analysis of Tokenization and Self-Supervised Learning in End-to-End Automatic Speech Recognition applied on French Language32th European Signal Processing Conference (EUSIPCO), 2024, Lyon, France |
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Adaptation des modèles de langue à des domaines de spécialité par un masquage sélectif fondé sur le genre et les caractéristiques thématiques35èmes 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.283-294 |
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A Paradigm for Interpreting Metrics and Measuring Error Severity in Automatic Speech RecognitionText, Speech and Dialogue, 2024, Brno, Czech Republic |
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CASIMIR: A Corpus of Scientific Articles enhanced with Multiple Author-Integrated RevisionsLREC-Coling 2024, May 2024, Turin, Italy |
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Zero-Shot End-To-End Spoken Question Answering In Medical DomainInterspeech 2024, Sep 2024, Kos Island, Greece |
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Apprendre à classer le contexte pour la reconnaissance d'entités nommées en utilisant un jeu de données synthétiqueCOnférence en Recherche d’Information et Applications (CORIA), Apr 2024, La Rochelle, France |
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Tâches et systèmes de sélection automatique de réponses à des QCM dans le domaine médical : Présentation de la campagne DEFT 202435èmes 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.1-10 |
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BioMistral: A Collection of Open-Source Pretrained Large Language Models for Medical Domains62th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL'24), Aug 2024, Bangkok, Thailand |
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Projet NaviTerm : navigation terminologique pour une montée en compétence rapide et personnalisée sur un domaine de recherche18e Conférence en Recherche d'Information et Applications -- 16e Rencontres Jeunes Chercheurs en RI -- 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles -- 25e Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues, 2023, Paris, France. pp.16-20 |
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DrBERT: A Robust Pre-trained Model in French for Biomedical and Clinical domains61th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL'23), Jul 2023, Toronto, Canada |
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DrBERT: Un modèle robuste pré-entraîné en français pour les domaines biomédical et clinique18e Conférence en Recherche d'Information et Applications -- 16e Rencontres Jeunes Chercheurs en RI -- 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles -- 25e Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues, 2023, Paris, France. pp.109-120 |
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HATS: An Open data set Integrating Human Perception Applied to the Evaluation of Automatic Speech Recognition MetricsText, Speech and Dialogue 2023 - Interspeech Satellite, Faculty of Applied Sciences University of West Bohemia Plzeň (Pilsen); NTIS P2 Research Center University of West Bohemia Plzeň (Pilsen); Faculty of Informatics Masaryk University Brno, Sep 2023, Plzeň (Pilsen), Czech Republic |
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MORFITT : Un corpus multi-labels d'articles scientifiques français dans le domaine biomédical18e Conférence en Recherche d'Information et Applications -- 16e Rencontres Jeunes Chercheurs en RI -- 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles -- 25e Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues, 2023, Paris, France. pp.66-70 |
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Tâches et systèmes de détection automatique des réponses correctes dans des QCMs liés au domaine médical : Présentation de la campagne DEFT 202318e Conférence en Recherche d'Information et Applications -- 16e Rencontres Jeunes Chercheurs en RI -- 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles -- 25e Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues, 2023, Paris, France. pp.57-67 |
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CASIMIR : un Corpus d'Articles Scientifiques Intégrant les ModIfications et Révisions des auteursAtelier sur l'Analyse et la Recherche de Textes Scientifiques, CORIA-TALN 2023, Jun 2023, Paris, France |
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HATS : Un jeu de données intégrant la perception humaine appliquée à l'évaluation des métriques de transcription de la parole18e Conférence en Recherche d'Information et Applications -- 16e Rencontres Jeunes Chercheurs en RI -- 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles -- 25e Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues, 2023, Paris, France. pp.10-18 |
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The Role of Global and Local Context in Named Entity Recognition61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), Association for Computational Linguistics, Jul 2023, Toronto, Canada. pp.714-722, ⟨10.18653/v1/2023.acl-short.62⟩ |
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Learning to Rank Context for Named Entity Recognition Using a Synthetic DatasetConference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), ACL, Dec 2023, Singapore, Singapore. pp.10372-10382 |
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MORFITT : A multi-label corpus of French scientific articles in the biomedical domain30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) Atelier sur l'Analyse et la Recherche de Textes Scientifiques, Florian Boudin, Jun 2023, Paris, France |
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Text revision in Scientific Writing Assistance: An Overview13th International Workshop on Bibliometric-enhanced Information Retrieval (BIR 2023), Apr 2023, Dublin (IE), Ireland. pp.22-36 |
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ANTILLES: An Open French Linguistically Enriched Part-of-Speech Corpus25th International Conference on Text, Speech and Dialogue (TSD), Sep 2022, Brno, Czech Republic |
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FrenchMedMCQA: A French Multiple-Choice Question Answering Dataset for Medical domainLOUHI 2022 @ Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP) 2022, Dec 2022, Abou Dhabi, United Arab Emirates |
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Remplacement de mentions pour l'adaptation d'un corpus de reconnaissance d'entités nommées à un domaine cible29ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), Jun 2022, Avignon, France. pp.198-205 |
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Mesures linguistiques automatiques pour l'évaluation des systèmes de Reconnaissance Automatique de la Parole29ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), Jun 2022, Avignon, France |
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Qualitative Evaluation of Language Model Rescoring in Automatic Speech RecognitionInterspeech, Sep 2022, Incheon, South Korea |
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Data Augmentation for Robust Character Detection in Fantasy NovelsWorkshop on Computational Methods in the Humanities (ComHum), Jun 2022, Lausanne, Switzerland |
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BERT meets d'Artagnan: Data Augmentation for Robust Character Detection in NovelsWorkshop on Computational Methods in the Humanities (COMHUM), Jun 2022, Lausanne, Switzerland |
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Correction automatique d'examens écrits par approche neuronale profonde et attention croisée bidirectionnelleActes de la 29e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Atelier DÉfi Fouille de Textes (DEFT), Jun 2022, Avignon, France. pp.36-44 |
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Influence of speaker pre-training on character voice representation23rd International Conference on Speech and Computer (SPECOM), Sep 2021, Saint Petersburg, Russia |
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Assessing speaker-independent character information for acted voices23rd International Conference on Speech and Computer (SPECOM), Sep 2021, Saint Petersburg, Russia |
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Team LIA/LS2N at BioCreative VII LitCovid Track: Multi-label Document Classification for COVID-19 Literature using Keyword Based Enhancement and Few-Shot LearningBioCreative VII Challenge Evaluation Workshop, Nov 2021, Virtual Conference, United States |
Table-ronde Comment lutter contre les « fake news »Conférence internationale Fake News : Concept, Méthode et Lutte, Université d'Avignon, Jun 2021, Avignon, France |
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Learning Voice Representation Using Knowledge Distillation For Automatic Voice CastingInterspeech, Oct 2020, Shanghai, China |
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Apprentissage automatique de représentation de voix à l’aide d’une distillation de la connaissance pour le casting vocal6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 1 : Journées d'Études sur la Parole, 2020, Nancy, France. pp.280-288 |
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La voix actée : pratiques, enjeux, applications6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 1 : Journées d'Études sur la Parole, 2020, Nancy, France. pp.525-533 |
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Tuning Graph2vec with Node Labels for Abuse Detection in Online Conversations11ème Conférence Modèles & Analyse de Réseaux : approches mathématiques et informatiques (MARAMI), Oct 2020, Montpellier, France |
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A Multimodal Educational Corpus of Oral Courses: Annotation, Analysis and Case StudyLREC, May 2020, Marseille, France |
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WAC: A Corpus of Wikipedia Conversations for Online Abuse Detection12th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC), May 2020, Marseille, France. pp.1375-1383 |
Les comptes Twitter des candidats durant les campagnes municipales de 2020 à Lyon et MarseilleJournées d'étude du CREMI, Nov 2020, Paris, France |
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Qualitative Evaluation of ASR Adaptation in a Lecture Context: Application to the PASTEL CorpusInterspeech 2019, Sep 2019, Graz, Austria. pp.569-573, ⟨10.21437/Interspeech.2019-2661⟩ |
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Similarity Metric Based on Siamese Neural Networks for Voice CastingInternational Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), May 2019, Brighton, United Kingdom. pp.6585-6589, ⟨10.1109/ICASSP.2019.8683178⟩ |
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Abusive Language Detection in Online Conversations by Combining Content- and Graph-based FeaturesICWSM International Workshop on Modeling and Mining Social-Media-Driven Complex Networks, Jun 2019, Munich, Germany. pp.8 |
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Exploring Temporal Analysis of Tweet Content from Cultural Events5th International Conference on Statistical Language and Speech Processing (SLSP), 2017, Le Mans, France. pp.82-93, ⟨10.1007/978-3-319-68456-7_7⟩ |
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LIA@CLEF 2018: Mining events opinion argumentation from raw unlabeled Twitter data using convolutional neural networkCLEF 2018, Sep 2018, Avignon, France |
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Mesure de similarité fondée sur des réseaux de neurones siamois pour le doublage de voixXXXIIèmes Journées d’Études sur la Parole (JEP), Jun 2018, Aix-en-Provence, France. ⟨10.21437/JEP.2018-2⟩ |
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Detection of abusive messages in an on-line community14ème Conférence en Recherche d'Information et Applications (CORIA), Mar 2017, Marseille, France. pp.153-168, ⟨10.24348/coria.2017.16⟩ |
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Graph-based Features for Automatic Online Abuse Detection5th International Conference on Statistical Language and Speech Processing (SLSP), Oct 2017, Le Mans, France. pp.70-81, ⟨10.1007/978-3-319-68456-7_6⟩ |
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Acoustic Pairing of Original and Dubbed Voices in the Context of Video Game LocalizationInterspeech, Aug 2017, Stockholm, Sweden. pp.2839-2843, ⟨10.21437/Interspeech.2017-1311⟩ |
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Impact Of Content Features For Automatic Online Abuse DetectionInternational Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing (CICLing), Apr 2017, Budapest, Hungary. pp.404-419, ⟨10.1007/978-3-319-77116-8_30⟩ |
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Détection de messages abusifs au moyen de réseaux conversationnels8ème Conférence Modèles et Analyse des Réseaux : Approches Mathématiques et Informatiques (MARAMI), Oct 2017, La Rochelle, France |
Quaternion Neural Networks for Spoken Language Understanding2016 IEEE Spoken Language Technology Workshop (SLT), Dec 2016, San Diego, United States. pp.362-368 |
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Spoken Language Understanding in a Latent Topic-based SubspaceInterspeech 2016, Sep 2016, San Francisco, United States. ⟨10.21437/Interspeech.2016-50⟩ |
Improving multi-stream classification by mapping sequence-embedding in a high dimensional space2016 IEEE Spoken Language Technology Workshop (SLT), Dec 2016, San Diego, United States. pp.224-231, ⟨10.1109/SLT.2016.7846269⟩ |
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A log-linear weighting approach in the Word2vec space for spoken language understanding2016 IEEE Spoken Language Technology Workshop (SLT), Dec 2016, San Diego, United States. pp.356-361, ⟨10.1109/SLT.2016.7846289⟩ |
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Parallel Long Short-Term Memory for multi-stream classification2016 IEEE Spoken Language Technology Workshop (SLT), Dec 2016, San Diego, United States. pp.218-223, ⟨10.1109/SLT.2016.7846268⟩ |
Deep Stacked Autoencoders for Spoken Language UnderstandingInterspeech 2016, Sep 2016, San Francisco, United States. pp.720-724, ⟨10.21437/Interspeech.2016-63⟩ |
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Tracking dialog states using an Author-Topic based representation2016 IEEE Spoken Language Technology Workshop (SLT), Dec 2016, San Diego, United States. pp.544-551 |
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Identification de personnes dans des flux multimédiaCORIA 2015 - Conférence en Recherche d'Infomations et Applications - 12th French Information Retrieval Conference, Mar 2015, PARIS, France. pp.239-251 |
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A Comparison of Normalization Techniques Applied to Latent Space Representations for Speech AnalyticsInterspeech 2015, Sep 2015, Dresden, Germany |
Topic-space based setup of a neural network for theme identification of highly imperfect transcriptions2015 IEEE Workshop on Automatic Speech Recognition and Understanding (ASRU) , Dec 2015, Scottsdale, United States. ⟨10.1109/ASRU.2015.7404815⟩ |
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Integration of word and semantic features for theme identification in telephone conversations6th International Workshop on Spoken Dialog Systems (IWSDS 2015), 2015, Busan, South Korea |
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Latent Topic Model Based Representations for a Robust Theme Identification of Highly Imperfect Automatic Transcriptions16th International Conference, CICLing 2015, Apr 2015, Le Caire, Egypt. ⟨10.1007/978-3-319-18117-2_44⟩ |
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Improving dialogue classification using a topic space representation and a Gaussian classifier based on the decision ruleIEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) , May 2014, Florence, Italy. ⟨10.1109/ICASSP.2014.6853571⟩ |
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Classification de transcriptions automatiques imparfaites : Doit-on adapter le calcul du taux d'erreur-mot ?JEP, Jun 2014, Le Mans, France |
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Getting by with a Little Help from the Crowd: Practical Approaches to Social Image LabelingCrowdMM '14 International ACM Workshop on Crowdsourcing for Multimedia , Nov 2014, Orlando, United States. ⟨10.1145/2660114.2660123⟩ |
Subspace Gaussian Mixture Models for Dialogues ClassificationInterspeech, May 2014, Singapore, Singapore |
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A Topic-Based Approach for Post-processing Correction of Automatic Translations11th International Workshop on Spoken Language Translation (IWSLT), 2014, South Lake Tahoe, NV, United States |
Multimodal understanding for person recognition in video broadcastsInterspeech, Singapore, 2014, Unknown, Unknown Region |
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A COMBINED THEMATIC AND ACOUSTIC APPROACH FOR A MUSIC RECOMMENDATION SERVICE IN TV COMMERCIALSISMIR, Oct 2014, Tapei, Taiwan |
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Factor Analysis based Semantic Variability Compensation for Automatic Conversation RepresentationInterspeech, May 2014, Singapore, Singapore |
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Characterizing and Predicting Bursty Events: The Buzz Case Study on TwitterLREC, May 2014, Reykjavik, Iceland |
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Theme Identification in Human-Human Conversations with Features from Specific Speaker Type Hidden SpacesINTERSPEECH, May 2014, Singapore, Singapore |
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I-vector based Representation of Highly Imperfect Automatic TranscriptionsINTERSPEECH, May 2014, Singapore, Singapore |
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A LDA-Based Topic Classification Approach from Highly Imperfect Automatic TranscriptionsLREC, May 2014, Reykjavik, Iceland |
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Modèles contextuels continus pour la reconnaissance des noms de personnes dans des transcriptions automatiquesJEP 2014, Jun 2014, Le Mans, France |
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Author-topic based representation of call-center conversationsIEEE Spoken Language Technology Workshop (SLT) , Dec 2014, South Lake Tahoe United States. ⟨10.1109/SLT.2014.7078577⟩ |
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Sumacc Project's Corpus: A Topic-based Query Extention Approach to Retrieve Multimedia Documents17th International Conference, TSD, Sep 2014, Brno, Czech Republic |
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An I-vector Based Approach to Compact Multi-Granularity Topic Spaces Representation of Textual Documentsthe 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP),, Oct 2014, Doha, Qatar. ⟨10.3115/v1/D14-1051⟩ |
Person name spotting by combining acoustic matching and LDA topic modelsInterspeech 2013, Aug 2013, Lyon, France |
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Combining Acoustic Name Spotting and Continuous Context Models to improve Spoken Person Name Recognition in SpeechInterspeech 2013, Aug 2013, Lyon, France |
Combinaison de thèmes latents pour la contextualisation de TweetsEGC'2013 13e Conférence Francophone sur l'Extraction et la Gestion des connaissances, Jan 2013, Toulouse, France |
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LIA @ MediaEval 2013 Crowdsourcing Task: Metadata or not Metadata? That is a Fashion QuestionMediaEval, Oct 2013, Barcelone, Spain |
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Thematic Representation of Short Text Messages with Latent Topics: Application in the Twitter contextPACLING 2013, Sep 2013, Tokyo, Japan |
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Systèmes du LIA à DEFT'13DEFT2013, Jun 2013, Les Sables d'Olonne, France |
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PERCOLI: a person identification system for the 2013 REPERE challengeSLAM 2013 : First Workshop on Speech, Language and Audio in Multimedia, Aug 2013, Marseille, France. pp.55-60 |
LIA @ MediaEval 2013 MusiClef Task: A Combined Thematic and Acoustic ApproachMediaEval, Oct 2013, Barcelone, Spain |
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LIA@RepLab 2013Replab: An evaluation campaign for Online Reputation Management Systems, Fourth International Conference of the CLEF initiative, Sep 2013, Valencia, Spain |
Event detection from image hosting services by slightly-supervised multi-span context models2013 11TH INTERNATIONAL WORKSHOP ON CONTENT-BASED MULTIMEDIA INDEXING (CBMI), Jun 2013, VESZPREM,, Hungary. ⟨10.1109/CBMI.2013.6576563⟩ |
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LIA @ MediaEval 2013 Spoken Web Search Task: An I-Vector based ApproachMediaEval, Oct 2013, Barcelone, Spain |
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Person name recognition in ASR outputs using continuous context modelsIEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, May 2013, Vancouver, Canada. ⟨10.1109/ICASSP.2013.6639318⟩ |
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Combinaison d’approches pour la reconnaissance du rôle des locuteursJEP 2012, 2012, Grenoble, France |
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Détection et caractérisation des régions d'erreurs dans des transcriptions de contenus multimédia : application à la recherche des noms de personnesJEP 2012, Jun 2012, Grenoble, France. pp.811 - 818 |
Automatic error region detection and characterization in LVCSR transcriptions of TV news showsICASSP 2012 - 2012 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, Mar 2012, Kyoto, Japan. pp.4445-4448, ⟨10.1109/ICASSP.2012.6288906⟩ |
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Automatic transcription error recovery for Person Name RecognitionInterspeech 2012, Sep 2012, Portland, United States |
Investigation of Spontaneous Speech Characterization Applied to Speaker Role RecognitionInterspeech 2011, 2011, Firenze, Italy |
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LIA @ MediaEval 2011 : Compact Representation of Heterogeneous Descriptors for Video Genre ClassificationMediaEval, Sep 2011, Pise, Italy |
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A Language-identification inspired method for spontaneous speech detectionINTERSPEECH, Sep 2010, Makuhari, Japan |
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Utilisation conjointe de modèles locaux et globaux pour la caractérisation et la détection de segments de parole spontanéeJEP 2010, 2010, Mons, Belgium |
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Automatic indexing of speech segments with spontaneity levels on large audio databaseACM Workshop on Searching Spontaneous Conversational Speech, 2010, Firenze, Italy |
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Some recent research work at LIUM based on the use of CMU SphinxCMU SPUD Workshop, 2010, Dallas (Texas), Unknown Region |
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Semi-supervised Part-of-speech Tagging in Speech ApplicationsInterspeech, Tokyo (Japan), 2010, Unknown, Unknown Region |
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Unsupervised model adaptation on targeted speech segments for LVCSR system combinationInterspeech 2010, 2010, Makuhari, Japan |
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Spontaneous Speech Characterization and Detection in Large Audio Database13-th International Conference on Speech and Computer (SPECOM 2009), 2009, St Petersburg, Russia |
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Local and global models for spontaneous speech segment detection and characterizationIEEE ASRU 2009, 2009, Merano, Italy |
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Corrections spécifiques du français sur les systèmes de reconnaissance automatique de la paroleRJCP 2009, 2009, Avignon, France |
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Correcting ASR outputs: specific solutions to specific errors in FrenchIEEE Workshop on Spoken Language Technology (SLT 2008), 2008, Goa, India |
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From prepared speech to spontaneous speech recognition systemCSTST, Oct 2008, Cergy-Pontoise, France. pp.595, ⟨10.1145/1456223.1456345⟩ |
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Entre performance et frugalité en TAL : Approches pour la réduction de la taille des (L)LMs2024 |
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Transcription automatique de la parole spontanéeInformatique [cs]. Université du Maine, 2010. Français. ⟨NNT : ⟩ |
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Traitement Automatique du Langage : Études et apports aux frontières de l’interdisciplinaritéInformatique et langage [cs.CL]. Université d'Avignon, 2020 |