@inproceedings{okabe-yvon-2022-modele,
title = "Mod{\`e}le-s bay{\'e}s-ien-s pour la segment-ation {\`a} deux niveau-x faible-ment super-vis-{\'e}-e ({B}ayesian models for weakly supervised two-level segmentation )",
author = "Okabe, Shu and
Yvon, Fran{\c{c}}ois",
editor = "Est{\`e}ve, Yannick and
Jim{\'e}nez, Tania and
Parcollet, Titouan and
Zanon Boito, Marcely",
booktitle = "Actes de la 29e Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conf{\'e}rence principale",
month = "6",
year = "2022",
address = "Avignon, France",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2022.jeptalnrecital-taln.17/",
pages = "174--182",
language = "fra",
abstract = "La segmentation automatique en mots et en morph{\`e}mes est une {\'e}tape cruciale dans le processus de documentation des langues. Dans ce travail, nous {\'e}tudions plusieurs mod{\`e}les bay{\'e}siens pour r{\'e}aliser une segmentation conjointe des phrases {\`a} ces deux niveaux : d`une part, en introduisant un couplage d{\'e}terministe entre deux mod{\`e}les sp{\'e}cialis{\'e}s pour identifier chaque type de fronti{\`e}res, d`autre part, en proposant une mod{\'e}lisation intrins{\`e}quement hi{\'e}rarchique. Un objectif important de cette {\'e}tude est de comparer ces mod{\`e}les dans un sc{\'e}nario o{\`u} une supervision faible est disponible. Nos exp{\'e}riences portent sur deux langues et permettent de comparer dans des conditions r{\'e}alistes les m{\'e}rites de ces diverses mod{\'e}lisations."
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<title>Modèle-s bayés-ien-s pour la segment-ation à deux niveau-x faible-ment super-vis-é-e (Bayesian models for weakly supervised two-level segmentation )</title>
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<title>Actes de la 29e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 : conférence principale</title>
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%X La segmentation automatique en mots et en morphèmes est une étape cruciale dans le processus de documentation des langues. Dans ce travail, nous étudions plusieurs modèles bayésiens pour réaliser une segmentation conjointe des phrases à ces deux niveaux : d‘une part, en introduisant un couplage déterministe entre deux modèles spécialisés pour identifier chaque type de frontières, d‘autre part, en proposant une modélisation intrinsèquement hiérarchique. Un objectif important de cette étude est de comparer ces modèles dans un scénario où une supervision faible est disponible. Nos expériences portent sur deux langues et permettent de comparer dans des conditions réalistes les mérites de ces diverses modélisations.
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[Modèle-s bayés-ien-s pour la segment-ation à deux niveau-x faible-ment super-vis-é-e (Bayesian models for weakly supervised two-level segmentation )](https://aclanthology.org/2022.jeptalnrecital-taln.17/) (Okabe & Yvon, JEP/TALN/RECITAL 2022)
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