Décodage conceptuel à partir de graphes de mots sur le corpus de dialogue Homme-Machine MEDIA - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2006

Décodage conceptuel à partir de graphes de mots sur le corpus de dialogue Homme-Machine MEDIA

Christophe Servan
Christian Raymond
Frédéric Béchet

Résumé

Within the framework of the French evaluation program MEDIA on spoken dialogue systems, this paper presents the methods proposed at the LIA for the robust extraction of basic conceptual constituents (or concepts) from an audio message. The conceptual decoding model proposed follows a stochastic paradigm and is directly integrated into the Automatic Speech Recognition (ASR) process. This approach allows us to keep the probabilistic search space on sequences of words produced by the ASR module and to project it to a probabilistic search space of sequences of concepts. The experiments carried on on the MEDIA corpus show that the performance reached by our approach is better than the traditional sequential approach that looks first for the best sequence of words before looking for the best sequence of concepts.
Fichier principal
Vignette du fichier
FB_2006_JEP_1.pdf (133.79 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte
Loading...

Dates et versions

hal-01160185 , version 1 (04-06-2015)

Identifiants

  • HAL Id : hal-01160185 , version 1

Citer

Christophe Servan, Christian Raymond, Frédéric Béchet, Pascal Nocera. Décodage conceptuel à partir de graphes de mots sur le corpus de dialogue Homme-Machine MEDIA. Les XXVIes Journées d'Étude sur la Parole (JEP 2006), Jun 2006, Dinard, France. ⟨hal-01160185⟩

Collections

UNIV-AVIGNON LIA
71 Consultations
41 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More