De la modélisation à la détection automatique - Université Paris Nanterre Access content directly
Conference Papers Year : 2018

De la modélisation à la détection automatique

Hélène Flamein

Abstract

Les travaux présentés portent sur les données issues du corpus oral transcrit. Dans les deux cas, il s’agit de la même méthodologie de travail composée de plusieurs étapes : – l’observation manuelle du corpus donne lieu à la modélisation d’un phénomène recherché sous forme d’étiquettes, – le corpus est ainsi annoté manuellement, ce qui permet de faire son analyse quantitative et qualitative, – le corpus annoté sert également de corpus de référence pour l’annotation automatique. La première communication présentera un travail qui vise à analyser la perception que les habitants ont de leur ville. D’abord seront explicités les critères de constitution de corpus. Ensuite, la communication s’arrêtera sur les étapes nécessaires pour atteindre l’objectif visé : la détection de lieux en prenant compte leur variation à l’oral (Eshkol-Taravella et Flamein 2017, Flamein 2017), la modélisation et l’annotation manuelle de la perception des lieux repérés. Enfin, quelques perspectives du travail seront annoncées. La deuxième communication portera sur le procédé de reformulation à l’oral mais aussi dans le forum du Web. Le travail présenté fait partie du domaine de la linguistique outillée et du TAL. Il a été effectué en collaboration avec Natalia Grabar (CNRS, STL, Université de Lille) (Eshkol-Taravella et Grabar 2014, 2017, Grabar et Eshkol-Taravella 2015, 2016). Après avoir introduit la notion de reformulation et sa modélisation multidimensionnelle, nous montrerons quelques résultats quantitatifs et qualitatifs obtenus grâce à l’annotation manuelle. La dernière partie sera consacrée aux expériences menées sur la détection automatique de ce processus.
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Dates and versions

hal-04139106 , version 1 (23-06-2023)

Identifiers

  • HAL Id : hal-04139106 , version 1

Cite

Iris Eshkol-Taravella, Hélène Flamein. De la modélisation à la détection automatique. Séminaire doctoral de MoDyCo, Jun 2018, Nanterre, France. ⟨hal-04139106⟩
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