| Autor: |
Havard, William N |
| Přispěvatelé: |
Université Grenoble Alpes - UFR Langage, lettres et arts du spectacle, information et communication - Dpt Sciences du langage et français langue étrangère (UGA UFR LLASIC SLFLE), Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Groupe d’Étude en Traduction Automatique/Traitement Automatisé des Langues et de la Parole (GETALP ), Laboratoire d'Informatique de Grenoble (LIG ), Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019])-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP )-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes [2016-2019] (UGA [2016-2019]), Laurent Besacier, Olivier Kraif |
| Jazyk: |
francouzština |
| Rok vydání: |
2017 |
| Předmět: |
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| Zdroj: |
Sciences de l'Homme et Société. 2017 |
| Popis: |
Many languages are on the brink of extinction and many disappear each and every year at a rate never seen before. Field linguists lack the time and the means to document and describe all of them before they die out. The goal of our work is to help them in their task, make it easier and speed up the data processing and annotation tasks. In this dissertation, we propose methods to use an unsupervised term discovery (UTD) system to extract lexicon from multimodal corpora consisting of speech and images. We also propose a method using information retrieval techniques to hypothesise the meaning of the discovered lexical items. In the first place, this dissertation presents the creation of a large multimodal corpus which includes speech and images. This corpus simulating that of an endangered language will allow us evaluate the performances of an unsupervised term discovery system. In the second place, we apply an unsupervised term discovery system based on segmental dynamic time warping (S-DTW) to a large synthetic multimodal corpus and also to the multimodal corpus of a real endangered language called Mboshi, spoken in Congo-Brazzaville.; De nombreuses langues disparaissent tous les ans et ce à un rythme jamais atteint auparavant. Les linguistes de terrain manquent de temps et de moyens afin de pouvoir toutes les documenter et décrire avant qu’elles ne disparaissent à jamais. L’objectif de notre travail est donc de les aider dans leur tâche en facilitant le traitement des données. Nous proposons dans ce mémoire des méthodes d’extraction non supervisées de lexique à partir de corpus multimodaux incluant des signaux de parole et des images. Nous proposons également une méthode issue de la recherche d’information afin d’émettre des hypothèses de signification sur les éléments lexicaux découverts. Ce mémoire présente en premier lieu la constitution d’un corpus multimodal parole-image de grande taille. Ce corpus simulant une langue en danger permet ainsi de tester les approches computationnelles de découverte non supervisée de lexique. Dans une seconde partie, nous appliquons un algorithme de découverte non supervisée de lexique utilisant de l’alignement dynamique temporel segmental (S-DTW) sur un corpus multimodal synthétique de grande taille ainsi que sur un corpus multimodal d’une vraie langue en danger, le Mboshi. |
| Databáze: |
OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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