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Étude des réseaux de neurones récurrents pour étiquetage de séquences


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Auteur(s) :
Dinarelli Marco
Tellier Isabelle

Producteur Canal-U :
LIMSI
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Étude des réseaux de neurones récurrents pour étiquetage de séquences

JEP-TALN-RECITAL 2016 - Mercredi 6 juillet 2016

Session commune JEP/TALN 2

Marco Dinarelli and Isabelle Tellier

Étude des réseaux de neurones récurrents pour étiquetage de séquences

Résumé : Dans cet article nous étudions plusieurs types de réseaux neuronaux récurrents (RNN) pour l’étiquetage de séquences. Nous proposons deux nouvelles variantes de RNN et nous les comparons
aux variantes plus classiques de type Jordan et Elman. Nous expliquons en détails quels sont les
avantages de nos nouvelles variantes par rapport aux autres RNN. Nous évaluons tous les modèles,
les nouvelles variantes ainsi que les RNN existants, sur deux tâches de compréhension de la parole :
ATIS et MEDIA. Les résultats montrent que nos nouvelles variantes de RNN sont plus efficaces que
les autres.

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    Date de réalisation : 6 Juillet 2016
    Lieu de réalisation : Inalco, Paris
    Durée du programme : 25 min
    Classification Dewey : Informatique appliquée à la linguistique
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    Catégorie : Conférences
    Niveau : Tous publics / hors niveau, niveau Doctorat (LMD), Recherche
    Disciplines : Linguistique, Informatique
    Collections : JEP-TALN-RECITAL 2016, Session commune JEP/TALN 2
    ficheLom : Voir la fiche LOM
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    Auteur(s) : Dinarelli Marco, Tellier Isabelle
  •  
    Langue : Français
    Mots-clés : Traitement Automatique des Langues, Traitement Automatique de la Parole
 

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