@inproceedings{ghannay-etal-2016-utilisation,
title = "Utilisation des repr{\'e}sentations continues des mots et des param{\`e}tres prosodiques pour la d{\'e}tection d`erreurs dans les transcriptions automatiques de la parole (Combining continuous word representation and prosodic features for {ASR} error detection)",
author = "Ghannay, Sahar and
Est{\`e}ve, Yannick and
Camelin, Nathalie and
Dutrey, Camille and
Santiago, Fabian and
Adda-Decker, Martine",
editor = "Danlos, Laurence and
Hamon, Thierry",
booktitle = "Actes de la conf{\'e}rence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 1 : JEP",
month = "7",
year = "2016",
address = "Paris, France",
publisher = "AFCP - ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2016.jeptalnrecital-jep.81/",
pages = "723--731",
language = "fra",
abstract = "R{\'e}cemment, l`utilisation des repr{\'e}sentations continues de mots a connu beaucoup de succ{\`e}s dans plusieurs t{\^a}ches de traitement du langage naturel. Dans cet article, nous proposons d'{\'e}tudier leur utilisation dans une architecture neuronale pour la t{\^a}che de d{\'e}tection des erreurs au sein de transcriptions automatiques de la parole. Nous avons {\'e}galement exp{\'e}riment{\'e} et {\'e}valu{\'e} l`utilisation de param{\`e}tres prosodiques en suppl{\'e}ments des param{\`e}tres classiques (lexicaux, syntaxiques, . . .). La principale contribution de cet article porte sur la combinaison de diff{\'e}rentes repr{\'e}sentations continues de mots : plusieurs approches de combinaison sont propos{\'e}es et {\'e}valu{\'e}es afin de tirer profit de leurs compl{\'e}mentarit{\'e}s. Les exp{\'e}riences sont effectu{\'e}es sur des transcriptions automatiques du corpus ETAPE g{\'e}n{\'e}r{\'e}es par le syst{\`e}me de reconnaissance automatique du LIUM. Les r{\'e}sultats obtenus sont meilleurs que ceux d`un syst{\`e}me {\'e}tat de l`art bas{\'e} sur les champs al{\'e}atoires conditionnels. Pour terminer, nous montrons que la mesure de confiance produite est particuli{\`e}rement bien calibr{\'e}e selon une {\'e}valuation en terme d`Entropie Crois{\'e}e Normalis{\'e}e (NCE)."
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<title>Utilisation des représentations continues des mots et des paramètres prosodiques pour la détection d‘erreurs dans les transcriptions automatiques de la parole (Combining continuous word representation and prosodic features for ASR error detection)</title>
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<title>Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 1 : JEP</title>
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<abstract>Récemment, l‘utilisation des représentations continues de mots a connu beaucoup de succès dans plusieurs tâches de traitement du langage naturel. Dans cet article, nous proposons d’étudier leur utilisation dans une architecture neuronale pour la tâche de détection des erreurs au sein de transcriptions automatiques de la parole. Nous avons également expérimenté et évalué l‘utilisation de paramètres prosodiques en suppléments des paramètres classiques (lexicaux, syntaxiques, . . .). La principale contribution de cet article porte sur la combinaison de différentes représentations continues de mots : plusieurs approches de combinaison sont proposées et évaluées afin de tirer profit de leurs complémentarités. Les expériences sont effectuées sur des transcriptions automatiques du corpus ETAPE générées par le système de reconnaissance automatique du LIUM. Les résultats obtenus sont meilleurs que ceux d‘un système état de l‘art basé sur les champs aléatoires conditionnels. Pour terminer, nous montrons que la mesure de confiance produite est particulièrement bien calibrée selon une évaluation en terme d‘Entropie Croisée Normalisée (NCE).</abstract>
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%X Récemment, l‘utilisation des représentations continues de mots a connu beaucoup de succès dans plusieurs tâches de traitement du langage naturel. Dans cet article, nous proposons d’étudier leur utilisation dans une architecture neuronale pour la tâche de détection des erreurs au sein de transcriptions automatiques de la parole. Nous avons également expérimenté et évalué l‘utilisation de paramètres prosodiques en suppléments des paramètres classiques (lexicaux, syntaxiques, . . .). La principale contribution de cet article porte sur la combinaison de différentes représentations continues de mots : plusieurs approches de combinaison sont proposées et évaluées afin de tirer profit de leurs complémentarités. Les expériences sont effectuées sur des transcriptions automatiques du corpus ETAPE générées par le système de reconnaissance automatique du LIUM. Les résultats obtenus sont meilleurs que ceux d‘un système état de l‘art basé sur les champs aléatoires conditionnels. Pour terminer, nous montrons que la mesure de confiance produite est particulièrement bien calibrée selon une évaluation en terme d‘Entropie Croisée Normalisée (NCE).
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[Utilisation des représentations continues des mots et des paramètres prosodiques pour la détection d’erreurs dans les transcriptions automatiques de la parole (Combining continuous word representation and prosodic features for ASR error detection)](https://aclanthology.org/2016.jeptalnrecital-jep.81/) (Ghannay et al., JEP/TALN/RECITAL 2016)
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