Prédire automatiquement les intentions du locuteur dans des questions issues du discours oral spontané - Archive ouverte HAL Access content directly
Conference Papers Year : 2020

Prédire automatiquement les intentions du locuteur dans des questions issues du discours oral spontané

Angèle Barbedette
  • Function : Author
  • PersonId : 1072742

Abstract

Cette étude porte sur la classification automatique des intentions exprimées dans des questions issues d’un corpus d’échanges oraux spontanés. Nous proposons une typologie dans laquelle nous distinguons trois classes d’intentions (AVIS, VOLONTÉ et DOUTE). Après plusieurs prétraitements et ajouts de traits lexicaux aux données (lexiques, nombre de mots et de caractères), nous implémentons un algorithme de classification automatique et nous en présentons et évaluons les résultats qui atteignent une F-mesure de 0,62. Nous proposons ensuite une interprétation de ceux-ci, basée sur une comparaison entre les expériences menées et des mesures liées aux traits linguistiques intégrés avant la tâche de classification.
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Dates and versions

hal-02784761 , version 1 (07-06-2020)
hal-02784761 , version 2 (18-06-2020)
hal-02784761 , version 3 (23-06-2020)

Identifiers

  • HAL Id : hal-02784761 , version 3

Cite

Angèle Barbedette, Iris Eshkol-Taravella. Prédire automatiquement les intentions du locuteur dans des questions issues du discours oral spontané. 6e 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 2 : Traitement Automatique des Langues Naturelles, Jun 2020, Nancy, France. pp.137-145. ⟨hal-02784761v3⟩
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