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pro vyhledávání: '"Plongement lexical"'
Autor:
Marianne Reboul
Publikováno v:
Digital Studies, Vol 13, Iss 3 (2024)
Le présent article vise à proposer aux spécialistes en sciences humaines et sociales, en particulier à ceux qui traitent de corpus disposant de peu de données, des méthodes récemment développées en apprentissage machine, spécifiquement pour
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https://doaj.org/article/47b23cb998d04a868fa37001a3078d2a
Publikováno v:
29ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN)
29ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), Jun 2022, Avignon, France
29ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), Jun 2022, Avignon, France
National audience; Evaluating transcriptions from automatic speech recognition (ASR) systems is a difficult and stillopen problem, which often boils down to not considering only the word-error rate (WER). We present in this article a set of metrics,
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______165::1bd71e773f9a216e54bbdafa9708605d
https://hal.science/hal-03688029v2/document
https://hal.science/hal-03688029v2/document
Autor:
Liu, Jingshu
Publikováno v:
Computation and Language [cs.CL]. Université de Nantes, 2020. English
Significant advances have been achieved in bilingual word-level alignment from comparable corpora, yet the challenge remains for phrase-level alignment. Traditional methods to phrase alignment can only handle phrase of equal length, while word embedd
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______212::135d518c3c23458c8b48cee4f2155e03
https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-02938554/document
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Autor:
Liu, Jingshu
Publikováno v:
Computation and Language [cs.CL]. Université de Nantes, 2020. English
Significant advances have been achieved in bilingual word-level alignment from comparable corpora, yet the challenge remains for phrase-level alignment. Traditional methods to phrase alignment can only handle phrase of equal length, while word embedd
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2592::135d518c3c23458c8b48cee4f2155e03
https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-02938554/document
https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-02938554/document
Autor:
Belkacem, Thiziri
Publikováno v:
Information Retrieval [cs.IR]. Université Paul Sabatier-Toulouse III, 2019. English. ⟨NNT : 2019TOU30167⟩
This work is situated in the context of information retrieval (IR) using machine learning (ML) and deep learning (DL) techniques. It concerns different tasks requiring text matching, such as ad-hoc research, question answering and paraphrase identifi
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::3a5c60465c2ed9c9ef1b9b4d8daf79c7
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02499432
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02499432
Autor:
Belkacem, Thiziri
Publikováno v:
Information Retrieval [cs.IR]. Université Paul Sabatier-Toulouse III, 2019. English. ⟨NNT : 2019TOU30167⟩
This work is situated in the context of information retrieval (IR) using machine learning (ML) and deep learning (DL) techniques. It concerns different tasks requiring text matching, such as ad-hoc research, question answering and paraphrase identifi
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od______2592::3a5c60465c2ed9c9ef1b9b4d8daf79c7
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02499432
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02499432
Autor:
Ferré, Arnaud
L'augmentation considérable de la quantité des données textuelles rend aujourd’hui difficile leur analyse sans l’assistance d’outils. Or, un texte rédigé en langue naturelle est une donnée non-structurée, c’est-à-dire qu’elle n’es
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http://www.theses.fr/2019SACLS117/document
Autor:
Ferré, Arnaud
Publikováno v:
Intelligence artificielle [cs.AI]. Université Paris-Saclay, 2019. Français. ⟨NNT : 2019SACLS117⟩
Intelligence artificielle [cs.AI]. Université Paris Saclay (COmUE), 2019. Français. ⟨NNT : 2019SACLS117⟩
Intelligence artificielle [cs.AI]. Université Paris Saclay (COmUE), 2019. Français. ⟨NNT : 2019SACLS117⟩
The impressive increase in the quantity of textual data makes it difficult today to analyze them without the assistance of tools. However, a text written in natural language is unstructured data, i.e. it cannot be interpreted by a specialized compute
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::79c0cf3f3b221a338b117ec68fc1c565
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02166253/file/75823_FERRE_2019_archivage.pdf
https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02166253/file/75823_FERRE_2019_archivage.pdf
Publikováno v:
Actes de CORIA 2019
16e Conférence francophone en Recherche d'Information et Applications (CORIA 2019)
16e Conférence francophone en Recherche d'Information et Applications (CORIA 2019), Apr 2019, Lyon, France. pp.1-17
16e Conférence francophone en Recherche d'Information et Applications (CORIA 2019)
16e Conférence francophone en Recherche d'Information et Applications (CORIA 2019), Apr 2019, Lyon, France. pp.1-17
RÉSUMÉ. Stimulée par l'usage intensif des téléphones mobiles, l'exploitation conjointe des don- nées textuelles et des données spatiales présentes dans les objets spatio-textuels (p. ex. tweets) est devenue la pierre angulaire à de nombreuse
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::459a52cb6cce8195ec26b9b8cd9f824a
https://oatao.univ-toulouse.fr/24916/
https://oatao.univ-toulouse.fr/24916/
Publikováno v:
4ème conférence sur les Applications Pratiques de l'Intelligence Artificielle APIA2018
4ème conférence sur les Applications Pratiques de l'Intelligence Artificielle APIA2018, Jul 2018, Nancy, France
4ème conférence sur les Applications Pratiques de l'Intelligence Artificielle APIA2018, Jul 2018, Nancy, France
International audience; In the domain of Information Retrieval and Natural Language Processing, text classification has become a crucial task. In this article, we share our experience of text cate-gorization in an industrial context and we present a
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https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::215ce8d18dcfc64308e1dd5c184400bf
https://hal.science/hal-01830905
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