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14 janvier 2021

Apport des méthodes d’apprentissage profond pour la rStage M2 : reconnaissance des actes des énoncés oraux


Catégorie : Stagiaire


Le stage proposé par les laboratoires PRISME et LIFO de l'université d'Orléans a pour objectif de catégoriser les usages de mots ou d’acte d’énoncé, de façon automatique. On s'intéressera, dans ce contexte, à la classification d'énoncés en classes injonctives.

Les méthodes employées, supervisées, ont cherché à exploiter le caractère prosodique des énoncés pour effectuer cette tâche. Le travail demandé consistera à investiguer les méthodes d’apprentissage profond, en mode supervisé ou non, pour une reconnaissance ou un clustering des données et à analyser les résultats avec l'aide des lingusites apportés par le système de classification développé.

 

Contexte :


Le travail de stage s’inscrit dans le cadre des collaborations entretenues entre le laboratoire PRISME1, le laboratoire LLL2 et le laboratoire LIFO3 de l’université d’Orléans par les projets Diasémie4 et Ravioli5 (entre autres partenaires).
Le laboratoire PRISME cherche, au sein de ces projets, à catégoriser les usages de mots ou d’acte d’énoncé, de façon automatique. Les méthodes employées, supervisées, ont cherché à exploiter le caractère prosodique des énoncés pour effectuer cette classification [1, 2, 3, 4]. Le travail demandé consiste à investiguer les méthodes d’apprentissage profond, en mode supervisé ou non, pour une reconnaissance ou un clustering des données.

1 Laboratoire Pluridisciplinaire de Recherche en Ingénierie des Systèmes, Mécanique, Energétique
2 Laboratoire Ligérien de Linguistique
3 Laboratoire d’Informatique Fondamentale d’Orléans
4 Discrimination Automatique des Sens d’Emploi des Mots par l’Intonation
5 Reconnaissance Automatique des Valeurs Injonctives à l’Oral, Langue en Interaction

 

Travail demandé :


Une première tâche consistera à créer une classification supervisée à l’aide des méthodes d’apprentissage profond d’un même mot clé en deux classes intonatives. Une comparaison avec les résultats obtenus dans [1,2] par des méthodes classiques d’extraction des paramètres prosodiques [3] sera effectuée.
Le défi suivant sera l’évaluation des méthodes de classification profonde pour la tâche de reconnaissance des injonctions effectuée à partir des instances extraites du corpus oral authentique du projet Ravioli. Ce travail permettra de disposer pour les linguistes d’un avis « machine » pour les injonctions au classement controversé.
Un dernier défi sera d’effectuer une classification non supervisée d’une partie ou de la totalité du corpus pour une confrontation des résultats machine avec une expertise linguistique.

[1] A. HACINE-GHARBI, M. PETIT, P. RAVIER, F. NEMO,
Prosody Based Automatic Classification of the Uses of French ‘oui’ as Convinced or Unconvinced Uses,
4th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods, ICPRAM, pp. 349-354, Lisbonne, Portugal, 10-12 January, 2015.
[2] A. HACINE-GHARBI, P. RAVIER, F. NEMO,
Local and Global Feature Selection for Prosodic Classification of the Word’s Uses,
6th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods, ICPRAM, pp. 711-717, Porto, Portugal, February 2017.
[3] R. FERNANDEZ, R. W. PICARD,
Dialog Act Classification from Prosodic Features Using Support Vector Machines,
In Speech Prosody, ISCA International Conference, pp. 291–294, Aix-en-Provence, France, 2002.
[4] A. HACINE-GHARBI, P. RAVIER,
Automatic classification of French spontaneous oral speech into injunction and no-injunction classes,
9th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods, ICPRAM, La Valetta, Malta, February 2020.

Environnement de réalisation :


Enadrement : Philippe Ravier (PRISME) et Sylvie Billot (LIFO)

Durée : 5 à 6 mois, début souhaité mars / avril 2021

Gratification : indeminité forfaitaire d'environ 550€ / mois

Localisation : Laboratoire PRISME ou LIFO à l'université d'Orléans

Profil et candidature


Transmettre votre CV avec relevés de notes de master à philippe.ravier@univ-orleans.fr

 

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