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134 results on '"Tellier, Isabelle"'

1. Effective Spoken Language Labeling with Deep Recurrent Neural Networks

Author

Dinarelli, Marco, Dupont, Yoann, and Tellier, Isabelle

Subjects
Computer Science - Computation and Language
Abstract

Understanding spoken language is a highly complex problem, which can be decomposed into several simpler tasks. In this paper, we focus on Spoken Language Understanding (SLU), the module of spoken dialog systems responsible for extracting a semantic interpretation from the user utterance. The task is treated as a labeling problem. In the past, SLU has been performed with a wide variety of probabilistic models. The rise of neural networks, in the last couple of years, has opened new interesting research directions in this domain. Recurrent Neural Networks (RNNs) in particular are able not only to represent several pieces of information as embeddings but also, thanks to their recurrent architecture, to encode as embeddings relatively long contexts. Such long contexts are in general out of reach for models previously used for SLU. In this paper we propose novel RNNs architectures for SLU which outperform previous ones. Starting from a published idea as base block, we design new deep RNNs achieving state-of-the-art results on two widely used corpora for SLU: ATIS (Air Traveling Information System), in English, and MEDIA (Hotel information and reservation in France), in French., Comment: 8 pages. Rejected from IJCAI 2017, good remarks overall, but slightly off-topic as from global meta-reviews. Recommendations: 8, 6, 6, 4. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1706.01740

Published
2017

2. Label-Dependencies Aware Recurrent Neural Networks

Author

Dupont, Yoann, Dinarelli, Marco, and Tellier, Isabelle

Subjects
Computer Science - Computation and Language
Abstract

In the last few years, Recurrent Neural Networks (RNNs) have proved effective on several NLP tasks. Despite such great success, their ability to model \emph{sequence labeling} is still limited. This lead research toward solutions where RNNs are combined with models which already proved effective in this domain, such as CRFs. In this work we propose a solution far simpler but very effective: an evolution of the simple Jordan RNN, where labels are re-injected as input into the network, and converted into embeddings, in the same way as words. We compare this RNN variant to all the other RNN models, Elman and Jordan RNN, LSTM and GRU, on two well-known tasks of Spoken Language Understanding (SLU). Thanks to label embeddings and their combination at the hidden layer, the proposed variant, which uses more parameters than Elman and Jordan RNNs, but far fewer than LSTM and GRU, is more effective than other RNNs, but also outperforms sophisticated CRF models., Comment: 22 pages, 3 figures. Accepted at CICling 2017 conference. Best Verifiability, Reproducibility, and Working Description award

Published
2017

3. Improving Recurrent Neural Networks For Sequence Labelling

Author

Dinarelli, Marco and Tellier, Isabelle

Subjects
Computer Science - Computation and Language, Computer Science - Learning, Computer Science - Neural and Evolutionary Computing
Abstract

In this paper we study different types of Recurrent Neural Networks (RNN) for sequence labeling tasks. We propose two new variants of RNNs integrating improvements for sequence labeling, and we compare them to the more traditional Elman and Jordan RNNs. We compare all models, either traditional or new, on four distinct tasks of sequence labeling: two on Spoken Language Understanding (ATIS and MEDIA); and two of POS tagging for the French Treebank (FTB) and the Penn Treebank (PTB) corpora. The results show that our new variants of RNNs are always more effective than the others., Comment: 21 pages, 4 figures

Published
2016

4. Structured Named Entity Recognition by Cascading CRFs

Author

Dupont, Yoann, Dinarelli, Marco, Tellier, Isabelle, Lautier, Christian, Hutchison, David, Series Editor, Kanade, Takeo, Series Editor, Kittler, Josef, Series Editor, Kleinberg, Jon M., Series Editor, Mattern, Friedemann, Series Editor, Mitchell, John C., Series Editor, Naor, Moni, Series Editor, Pandu Rangan, C., Series Editor, Steffen, Bernhard, Series Editor, Terzopoulos, Demetri, Series Editor, Tygar, Doug, Series Editor, Weikum, Gerhard, Series Editor, and Gelbukh, Alexander, editor

Published
2018
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5. Label-Dependencies Aware Recurrent Neural Networks

Author

Dupont, Yoann, Dinarelli, Marco, Tellier, Isabelle, Hutchison, David, Series Editor, Kanade, Takeo, Series Editor, Kittler, Josef, Series Editor, Kleinberg, Jon M., Series Editor, Mattern, Friedemann, Series Editor, Mitchell, John C., Series Editor, Naor, Moni, Series Editor, Pandu Rangan, C., Series Editor, Steffen, Bernhard, Series Editor, Terzopoulos, Demetri, Series Editor, Tygar, Doug, Series Editor, Weikum, Gerhard, Series Editor, and Gelbukh, Alexander, editor

Published
2018
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6. New Recurrent Neural Network Variants for Sequence Labeling

Author

Dinarelli, Marco, Tellier, Isabelle, Hutchison, David, Series Editor, Kanade, Takeo, Series Editor, Kittler, Josef, Series Editor, Kleinberg, Jon M., Series Editor, Mattern, Friedemann, Series Editor, Mitchell, John C., Series Editor, Naor, Moni, Series Editor, Pandu Rangan, C., Series Editor, Steffen, Bernhard, Series Editor, Terzopoulos, Demetri, Series Editor, Tygar, Doug, Series Editor, Weikum, Gerhard, Series Editor, and Gelbukh, Alexander, editor

Published
2018
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7. Coreference Resolution for French Oral Data: Machine Learning Experiments with ANCOR

Author

Désoyer, Adèle, Landragin, Frédéric, Tellier, Isabelle, Lefeuvre, Anaïs, Antoine, Jean-Yves, Dinarelli, Marco, Hutchison, David, Series Editor, Kanade, Takeo, Series Editor, Kittler, Josef, Series Editor, Kleinberg, Jon M., Series Editor, Mattern, Friedemann, Series Editor, Mitchell, John C., Series Editor, Naor, Moni, Series Editor, Pandu Rangan, C., Series Editor, Steffen, Bernhard, Series Editor, Terzopoulos, Demetri, Series Editor, Tygar, Doug, Series Editor, Weikum, Gerhard, Series Editor, and Gelbukh, Alexander, editor

Published
2018
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8. Etiqueter un corpus oral par apprentissage automatique \`a l'aide de connaissances linguistiques

Author

Eshkol, Iris, Tellier, Isabelle, Samer, Taalab, and Billot, Sylvie

Subjects
Computer Science - Learning, Computer Science - Computation and Language
Abstract

Thanks to the Eslo1 ("Enqu\^ete sociolinguistique d'Orl\'eans", i.e. "Sociolinguistic Inquiery of Orl\'eans") campain, a large oral corpus has been gathered and transcribed in a textual format. The purpose of the work presented here is to associate a morpho-syntactic label to each unit of this corpus. To this aim, we have first studied the specificities of the necessary labels, and their various possible levels of description. This study has led to a new original hierarchical structuration of labels. Then, considering that our new set of labels was different from the one used in every available software, and that these softwares usually do not fit for oral data, we have built a new labeling tool by a Machine Learning approach, from data labeled by Cordial and corrected by hand. We have applied linear CRF (Conditional Random Fields) trying to take the best possible advantage of the linguistic knowledge that was used to define the set of labels. We obtain an accuracy between 85 and 90%, depending of the parameters used.

Published
2010

9. A Typology of Semantic Relations Dedicated to Scientific Literature Analysis

Author

Gábor, Kata, Zargayouna, Haïfa, Tellier, Isabelle, Buscaldi, Davide, Charnois, Thierry, Hutchison, David, Series editor, Kanade, Takeo, Series editor, Kittler, Josef, Series editor, Kleinberg, Jon M., Series editor, Mattern, Friedemann, Series editor, Mitchell, John C., Series editor, Naor, Moni, Series editor, Pandu Rangan, C., Series editor, Steffen, Bernhard, Series editor, Terzopoulos, Demetri, Series editor, Tygar, Doug, Series editor, Weikum, Gerhard, Series editor, González-Beltrán, Alejandra, editor, Osborne, Francesco, editor, and Peroni, Silvio, editor

Published
2016
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10. Unsupervised Relation Extraction in Specialized Corpora Using Sequence Mining

Author

Gábor, Kata, Zargayouna, Haïfa, Tellier, Isabelle, Buscaldi, Davide, Charnois, Thierry, Hutchison, David, Series editor, Kanade, Takeo, Series editor, Kittler, Josef, Series editor, Kleinberg, Jon M., Series editor, Mattern, Friedemann, Series editor, Mitchell, John C., Series editor, Naor, Moni, Series editor, Pandu Rangan, C., Series editor, Steffen, Bernhard, Series editor, Terzopoulos, Demetri, Series editor, Tygar, Doug, Series editor, Weikum, Gerhard, Series editor, Boström, Henrik, editor, Knobbe, Arno, editor, Soares, Carlos, editor, and Papapetrou, Panagiotis, editor

Published
2016
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15. Adapt a Text-Oriented Chunker for Oral Data: How Much Manual Effort Is Necessary?

Author

Tellier, Isabelle, Dupont, Yoann, Eshkol, Iris, Wang, Ilaine, Hutchison, David, editor, Kanade, Takeo, editor, Kittler, Josef, editor, Kleinberg, Jon M., editor, Mattern, Friedemann, editor, Mitchell, John C., editor, Naor, Moni, editor, Nierstrasz, Oscar, editor, Pandu Rangan, C., editor, Steffen, Bernhard, editor, Sudan, Madhu, editor, Terzopoulos, Demetri, editor, Tygar, Doug, editor, Vardi, Moshe Y., editor, Weikum, Gerhard, editor, Yin, Hujun, editor, Tang, Ke, editor, Gao, Yang, editor, Klawonn, Frank, editor, Lee, Minho, editor, Weise, Thomas, editor, Li, Bin, editor, and Yao, Xin, editor

Published
2013
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16. Good Types Are Useful for Learning

Author

Tellier, Isabelle, Dudau-Sofronie, Daniel, Hutchison, David, Series editor, Kanade, Takeo, Series editor, Kittler, Josef, Series editor, Kleinberg, Jon M., Series editor, Mattern, Friedemann, Series editor, Mitchell, John C., Series editor, Naor, Moni, Series editor, Nierstrasz, Oscar, Series editor, Pandu Rangan, C., Series editor, Steffen, Bernhard, Series editor, Sudan, Madhu, Series editor, Terzopoulos, Demetri, Series editor, Tygar, Doug, Series editor, Vardi, Moshe Y., Series editor, Weikum, Gerhard, Series editor, Goebel, Randy, editor, Siekmann, Jörg, editor, Wahlster, Wolfgang, editor, Pogodalla, Sylvain, editor, Quatrini, Myriam, editor, and Retoré, Christian, editor

Published
2011
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17. How to Split Recursive Automata

Author

Tellier, Isabelle, Carbonell, Jaime G., editor, Siekmann, J\'org, editor, Clark, Alexander, editor, Coste, François, editor, and Miclet, Laurent, editor

Published
2008
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18. XML Document Transformation with Conditional Random Fields

Author

Gilleron, Rémi, Jousse, Florent, Tellier, Isabelle, Tommasi, Marc, Hutchison, David, editor, Kanade, Takeo, editor, Kittler, Josef, editor, Kleinberg, Jon M., editor, Mattern, Friedemann, editor, Mitchell, John C., editor, Naor, Moni, editor, Nierstrasz, Oscar, editor, Pandu Rangan, C., editor, Steffen, Bernhard, editor, Sudan, Madhu, editor, Terzopoulos, Demetri, editor, Tygar, Doug, editor, Vardi, Moshe Y., editor, Weikum, Gerhard, editor, Fuhr, Norbert, editor, Lalmas, Mounia, editor, and Trotman, Andrew, editor

Published
2007
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19. Cascade Evaluation of Clustering Algorithms

Author

Candillier, Laurent, Tellier, Isabelle, Torre, Fabien, Bousquet, Olivier, Hutchison, David, editor, Kanade, Takeo, editor, Kittler, Josef, editor, Kleinberg, Jon M., editor, Mattern, Friedemann, editor, Mitchell, John C., editor, Naor, Moni, editor, Nierstrasz, Oscar, editor, Pandu Rangan, C., editor, Steffen, Bernhard, editor, Sudan, Madhu, editor, Terzopoulos, Demetri, editor, Tygar, Dough, editor, Vardi, Moshe Y., editor, Weikum, Gerhard, editor, Carbonell, Jaime G., editor, Siekmann, Jörg, editor, Fürnkranz, Johannes, editor, Scheffer, Tobias, editor, and Spiliopoulou, Myra, editor

Published
2006
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20. Transforming XML Trees for Efficient Classification and Clustering

Author

Candillier, Laurent, Tellier, Isabelle, Torre, Fabien, Hutchison, David, Series editor, Kanade, Takeo, Series editor, Kittler, Josef, Series editor, Kleinberg, Jon M., Series editor, Mattern, Friedemann, Series editor, Mitchell, John C., Series editor, Naor, Moni, Series editor, Nierstrasz, Oscar, Series editor, Pandu Rangan, C., Series editor, Steffen, Bernhard, Series editor, Sudan, Madhu, Series editor, Terzopoulos, Demetri, Series editor, Tygar, Dough, Series editor, Vardi, Moshe Y., Series editor, Weikum, Gerhard, Series editor, Fuhr, Norbert, editor, Lalmas, Mounia, editor, Malik, Saadia, editor, and Kazai, Gabriella, editor

Published
2006
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21. When Categorial Grammars Meet Regular Grammatical Inference

Author

Tellier, Isabelle, Hutchison, David, editor, Kanade, Takeo, editor, Kittler, Josef, editor, Kleinberg, Jon M., editor, Mattern, Friedemann, editor, Mitchell, John C., editor, Naor, Moni, editor, Nierstrasz, Oscar, editor, Pandu Rangan, C., editor, Steffen, Bernhard, editor, Sudan, Madhu, editor, Terzopoulos, Demetri, editor, Tygar, Dough, editor, Vardi, Moshe Y., editor, Weikum, Gerhard, editor, Carbonell, Jaime G., editor, Siekmann, Jörg, editor, Blache, Philippe, editor, Stabler, Edward, editor, Busquets, Joan, editor, and Moot, Richard, editor

Published
2005
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22. SSC: Statistical Subspace Clustering

Author

Candillier, Laurent, Tellier, Isabelle, Torre, Fabien, Bousquet, Olivier, Hutchison, David, editor, Kanade, Takeo, editor, Kittler, Josef, editor, Kleinberg, Jon M., editor, Mattern, Friedemann, editor, Mitchell, John C., editor, Naor, Moni, editor, Nierstrasz, Oscar, editor, Pandu Rangan, C., editor, Steffen, Bernhard, editor, Sudan, Madhu, editor, Terzopoulos, Demetri, editor, Tygar, Dough, editor, Vardi, Moshe Y., editor, Weikum, Gerhard, editor, Carbonell, Jaime G., editor, Siekmann, Jörg, editor, Perner, Petra, editor, and Imiya, Atsushi, editor

Published
2005
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23. Learnability of Pregroup Grammars

Author

Béchet, Denis, Foret, Annie, Tellier, Isabelle, Hutchison, David, editor, Kanade, Takeo, editor, Kittler, Josef, editor, Kleinberg, Jon M., editor, Mattern, Friedemann, editor, Mitchell, John C., editor, Naor, Moni, editor, Nierstrasz, Oscar, editor, Pandu Rangan, C., editor, Steffen, Bernhard, editor, Sudan, Madhu, editor, Terzopoulos, Demetri, editor, Tygar, Dough, editor, Vardi, Moshe Y., editor, Weikum, Gerhard, editor, Carbonell, Jaime G., editor, Siekmann, Jörg, editor, Paliouras, Georgios, editor, and Sakakibara, Yasubumi, editor

Published
2004
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26. Meaning helps learning syntax

Author

Tellier, Isabelle, Carbonell, Jaime G., editor, Siekmann, Jörg, editor, Goos, G., editor, Hartmanis, J., editor, van Leeuwen, J., editor, Honavar, Vasant, editor, and Slutzki, Giora, editor

Published
1998
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27. Automata and AB-Categorial Grammars

Author

Tellier, Isabelle, Hutchison, David, Series editor, Kanade, Takeo, Series editor, Kittler, Josef, Series editor, Kleinberg, Jon M., Series editor, Mattern, Friedemann, Series editor, Mitchell, John C., Series editor, Naor, Moni, Series editor, Nierstrasz, Oscar, Series editor, Pandu Rangan, C., Series editor, Steffen, Bernhard, Series editor, Sudan, Madhu, Series editor, Terzopoulos, Demetri, Series editor, Tygar, Dough, Series editor, Vardi, Moshe Y., Series editor, Weikum, Gerhard, Series editor, Farré, Jacques, editor, Litovsky, Igor, editor, and Schmitz, Sylvain, editor

Published
2006
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31. REPERIO

Author

Meyer, Frank, primary, Poirier, Damien, additional, Tellier, Isabelle, additional, and Fessant, Françoise, additional

Published
2013
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41. ANCOR-AS: Enriching the ANCOR Corpus with Syntactic Annotations

Author

Grobol, Loïc, Tellier, Isabelle, Villemonte de La Clergerie, Éric, Dinarelli, Marco, Landragin, Frédéric, Lattice - Langues, Textes, Traitements informatiques, Cognition - UMR 8094 (Lattice), Département Littératures et langage - ENS Paris (LILA), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3, Automatic Language Modelling and ANAlysis & Computational Humanities (ALMAnaCH), Inria de Paris, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), ANR-15-CE38-0008,DEMOCRAT,DEscription et MOdélisation des Chaînes de Référence : outils pour l'Annotation de corpus (en diachronie et en langues comparées) et le Traitement automatique(2015), ANR-11-IDEX-0005,USPC,Université Sorbonne Paris Cité(2011), Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3-Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Département Littératures et langage - ENS Paris (LILA), Université Paris sciences et lettres (PSL), École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Grobol, Loïc, DEscription et MOdélisation des Chaînes de Référence : outils pour l'Annotation de corpus (en diachronie et en langues comparées) et le Traitement automatique - - DEMOCRAT2015 - ANR-15-CE38-0008 - AAPG2015 - VALID, Université Sorbonne Paris Cité - - USPC2011 - ANR-11-IDEX-0005 - IDEX - VALID, and Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3-Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Département Littératures et langage (LILA)

Subjects
Parsing, [SHS.INFO]Humanities and Social Sciences/Library and information sciences, ACM: H.: Information Systems/H.3: INFORMATION STORAGE AND RETRIEVAL, [INFO.INFO-TT] Computer Science [cs]/Document and Text Processing, ACM: I.: Computing Methodologies/I.7: DOCUMENT AND TEXT PROCESSING, [SCCO.COMP]Cognitive science/Computer science, TEI, [SHS.LANGUE] Humanities and Social Sciences/Linguistics, [SHS.INFO] Humanities and Social Sciences/Library and information sciences, Standardization effort, [INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing, Oral Data, Coreference, [SCCO.COMP] Cognitive science/Computer science, ComputingMethodologies_DOCUMENTANDTEXTPROCESSING, [SHS.LANGUE]Humanities and Social Sciences/Linguistics
Abstract

International audience; This paper presents ANCOR-AS, an enriched version of the ANCOR corpus. This version adds syntactic annotations in addition to the existing coreference and speech transcription ones. This corpus is also released in a new TEI-compliant XML format.

Published
2018

42. Varia - Préface - 58-1

Author

Minel, Jean-Luc, Morin, Emmanuel, Sébillot, Pascale, Tellier, Isabelle, Modèles, Dynamiques, Corpus (MoDyCo), Université Paris Nanterre (UPN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (LS2N), IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Nantes - UFR des Sciences et des Techniques (UN UFR ST), Université de Nantes (UN)-Université de Nantes (UN)-École Centrale de Nantes (ECN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Creating and exploiting explicit links between multimedia fragments (LinkMedia), MEDIA ET INTERACTIONS (IRISA-D6), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Lattice - Langues, Textes, Traitements informatiques, Cognition - UMR 8094 (Lattice), Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3-Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Département Littératures et langage (LILA), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), and Université Paris sciences et lettres (PSL)

Subjects
[INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]
Abstract

International audience; Comme il est de coutume, cette préface de numéro non thématique donne des nouvelles de notre comité de rédaction, mentionne les progrès dans la gestion de notre revue et fournit des statistiques sur les articles soumis et publiés, avant de présenter brièvement les articles du numéro. Dans la rubrique "vie du comité de rédaction", le premier auteur de ces lignes-Jean-Luc Minel-a quitté ses fonctions de rédacteur en chef ainsi que le comité de rédaction en septembre 2017. Sophie Rosset, directrice de recherche au CNRS, en poste au LIMSI, est la nouvelle rédactrice en chef. Certains évènements récents nous ont poussés à revoir ou préciser certaines de nos procédures. En particulier, une longueur maximale des articles soumis avait été adoptée dès 2012 mais avait été quelque peu oubliée depuis. Nos conseils aux au-teurs mentionnent donc maintenant explicitement une longueur comprise entre vingt et vingt-cinq pages. Un très grand pas en avant a été accompli dans la production automatique des numéros sous forme d'un seul fichier PDF incluant couverture et table des matières. La procédure est maintenant maîtrisée. Les prochains numéros seront produits par Sophie Rosset et Maxime Amblard. Un premier travail actuel vise à augmenter la visibilité de la revue et à permettre le moissonnage automatique de nos métadonnées par les sites de référencement. Il passera sans doute par la mise en place d'un dépôt de ces métadonnées visible par les moteurs d'indexation. Un second travail est en cours afin d'utiliser une plate-forme intégrée de gestion des numéros qui couvrirait tout le cycle de vie d'un numéro de la revue, de l'appel à soumission jusqu'à la production du numéro au format PDF. Depuis plusieurs années, nous utilisons la plate-forme SciencesConf du CCSD. Son usage nous a permis de rationaliser et d'améliorer la procédure de relecture des articles soumis, mais elle présente plusieurs limitations liées à sa finalité première qui est de gérer des appels à communications pour des colloques et non pour une revue. Il existe plusieurs plates-formes de gestion de revues, comme Open Journal Systems, mais celles-ci exigent généralement un important travail d'administration pris en charge par un secrétaire de rédaction. Le comité de rédaction étudie les fonctionnalités de la plate-forme Episciences, développée par le CCSD, qui repose sur un cycle de vie initié par un dépôt dans les archives ouvertes HAL.

Published
2018

43. L'humain, le réplicant, les machines et les souvenirs dans les deux Blade Runner

Author

Tellier, Isabelle, Lattice - Langues, Textes, Traitements informatiques, Cognition - UMR 8094 (Lattice), Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3-Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Département Littératures et langage (LILA), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL), Département Littératures et langage - ENS Paris (LILA), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3, and Interstices, inria

Subjects
cinéma anticipation, ingénierie, [INFO]Computer Science [cs], [INFO] Computer Science [cs], technologie
Abstract

National audience; La sortie récente de Blade Runner 2049 a remis en lumière ce jalon de la science-fiction cinématographique qu'a constitué le premier Blade Runner. Ces deux films d'anticipation nous donnent l'occasion de réfléchir aux possibles machines du futur. À vrai dire, ils nous donnent aussi et surtout l'occasion de nous interroger sur la nature de l'être humain.

Published
2017

44. Experiences in using deep and shallow parsing to detect entity mentions in oral French

Author

Grobol, Loïc, Tellier, Isabelle, Villemonte de La Clergerie, Éric, Dinarelli, Marco, Landragin, Frédéric, Lattice - Langues, Textes, Traitements informatiques, Cognition - UMR 8094 (Lattice), Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3-Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Département Littératures et langage (LILA), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL), Automatic Language Modelling and ANAlysis & Computational Humanities (ALMAnaCH), Inria de Paris, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Association pour le Traitement Automatique des Langues (ATALA), ANR-11-IDEX-0005,USPC,Université Sorbonne Paris Cité(2011), ANR-15-CE38-0008,DEMOCRAT,DEscription et MOdélisation des Chaînes de Référence : outils pour l'Annotation de corpus (en diachronie et en langues comparées) et le Traitement automatique(2015), Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3-Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Département Littératures et langage - ENS Paris (LILA), École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Département Littératures et langage - ENS Paris (LILA), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3, Grobol, Loïc, Université Sorbonne Paris Cité - - USPC2011 - ANR-11-IDEX-0005 - IDEX - VALID, and DEscription et MOdélisation des Chaînes de Référence : outils pour l'Annotation de corpus (en diachronie et en langues comparées) et le Traitement automatique - - DEMOCRAT2015 - ANR-15-CE38-0008 - AAPG2015 - VALID

Subjects
Parsing, Dialogue corpus, détection de mentions, [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL], Machine Learning, Chunking, Coreference, [INFO.INFO-CL] Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL], apprentissage automatique, corpus de dialogues, chunks, coréférence, Mention detection, analyse syntaxique
Abstract

We present three experiments in detecting entity mentions in the corpus of oral French ANCOR, using publicly available parsing tools and state-of-the-art mention detection techniques used in coreference detection, anaphora resolution and Entity Detection and Tracking systems. While the tools we use are not specifically designed to deal with oral French, our results are comparable to those of state-of-the-art end-to-end systems for other languages. We also mention several ways to improve our results for future work in developing an end-to-end coreference resolution system for French, to which these experiments could be a baseline for mention detection., Cet article présente trois expériences de détection de mentions dans un corpus de français oral : ANCOR. Ces expériences utilisent des outils préexistants d'analyse syntaxique du français et des méthodes issues de travaux sur la coréférence, les anaphores et la détection d'entités nommées. Bien que ces outils ne soient pas optimisés pour le traitement de l'oral, la qualité de la détection des mentions que nous obtenons est comparable à l'état de l'art des systèmes conçus pour l'écrit dans d'autres langues. Nous concluons en proposant des perspectives pour l'amélioration des résultats que nous obtenons et la construction d'un système end-to-end pour lequel nos expériences peuvent servir de base de travail.

Published
2017

45. Réseaux neuronaux profonds pour l'étiquetage de séquences

Author

Dupont, Yoann, Dinarelli, Marco, Tellier, Isabelle, Dinarelli, Marco, DEscription et MOdélisation des Chaînes de Référence : outils pour l'Annotation de corpus (en diachronie et en langues comparées) et le Traitement automatique - - DEMOCRAT2015 - ANR-15-CE38-0008 - AAPG2015 - VALID, Lattice - Langues, Textes, Traitements informatiques, Cognition - UMR 8094 (Lattice), Département Littératures et langage - ENS Paris (LILA), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3, ANR-15-CE38-0008,DEMOCRAT,DEscription et MOdélisation des Chaînes de Référence : outils pour l'Annotation de corpus (en diachronie et en langues comparées) et le Traitement automatique(2015), and Département Littératures et langage (LILA)

Subjects
Machine Learning, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], Neural Networks, Sequence Labeling, Spoken Language Understanding, Réseaux neuronaux, compréhension de la parole, [INFO.INFO-NE] Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], étiquetage de séquences, [INFO.INFO-LG] Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [INFO.INFO-NE]Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], apprentissage artificiel
Abstract

International audience; Depuis quelques années les réseaux neuronaux se montrent très efficaces dans toutes les tâches de Traitement Automatique des Langues (TAL). Récemment, une variante de réseau neuronal particulièrement adaptée à l'étiquetage de séquences textuelles a été proposée, utilisant des représentations distributionnelles des étiquettes. Dans cet article, nous reprenons cette variante et nous l'améliorons avec une version profonde. Dans cette version, différentes couches cachées permettent de prendre en compte séparément les différents types d'informations données en entrée au réseau. Nous évaluons notre modèle sur les mêmes tâches que la première version de réseau de laquelle nous nous sommes inspirés. Les résultats montrent que notre variante de réseau neuronal est plus efficace que les autres, mais aussi qu'elle est plus efficace que tous les autres modèles évalués sur ces tâches, obtenant l'état-de-l'art.

Published
2017

46. Syntax-based queries for non-specialists: a new perspective on similarity research

Author

Wang, Ilaine, Kahane, Sylvain, Tellier, Isabelle, Modèles, Dynamiques, Corpus (MoDyCo), Université Paris Nanterre (UPN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Lattice - Langues, Textes, Traitements informatiques, Cognition - UMR 8094 (Lattice), Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3-Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Département Littératures et langage (LILA), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL), Université Paris Nanterre (UPN), Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3, Département Littératures et langage - ENS Paris (LILA), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3, Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3-Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Département Littératures et langage - ENS Paris (LILA), École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), and MoDyCo, Laboratoire

Subjects
[SHS.LANGUE]Humanities and Social Sciences/Linguistics, [SHS.LANGUE] Humanities and Social Sciences/Linguistics, ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
Abstract

International audience

Published
2016

47. De l'exemple construit à l'exemple attesté : un système de requêtes syntaxiques pour non-spécialistes

Author

Wang, Ilaine, Kahane, Sylvain, Tellier, Isabelle, Modèles, Dynamiques, Corpus (MoDyCo), Université Paris Nanterre (UPN)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Lattice - Langues, Textes, Traitements informatiques, Cognition - UMR 8094 (Lattice), Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3-Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Département Littératures et langage - ENS Paris (LILA), École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-École normale supérieure - Paris (ENS-PSL), Université Paris sciences et lettres (PSL), Département Littératures et langage - ENS Paris (LILA), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3, Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3-Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Département Littératures et langage (LILA), and Wang, Ilaine

Subjects
linguistique de corpus, [SHS.STAT]Humanities and Social Sciences/Methods and statistics, syntactic construction, [SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education, [SHS.STAT] Humanities and Social Sciences/Methods and statistics, [SHS.EDU] Humanities and Social Sciences/Education, corpus linguistics, query system, [SHS.LANGUE]Humanities and Social Sciences/Linguistics, [SHS.LANGUE] Humanities and Social Sciences/Linguistics, système de requête, construction syntaxique
Abstract

Our purpose is to allow non-specialists like language learners to access corpora, making syntactic queries easy to express. We propose a methodology including a syntactic parser and using common similarity measures to compare sequences of (automatically produced) morphosyntactic tags., Notre objectif est de permettre aux apprenants de langue d’accéder aux données présentes dans un corpus en facilitant la formulation de requêtes portant sur des critères syntaxiques. Nous proposons une méthodologie utilisant des mesures de similarité classiques pour comparer des séquences d’étiquettes obtenues par des programmes d’annotation.

Published
2016

48. DEMOCRAT : description et modélisation des chaînes de référence

Author

Landragin, Frédéric, Tellier, Isabelle, Dupont, Yoann, Lattice - Langues, Textes, Traitements informatiques, Cognition - UMR 8094 (Lattice), Département Littératures et langage - ENS Paris (LILA), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3, ANR-15-CE38-0008,DEMOCRAT,DEscription et MOdélisation des Chaînes de Référence : outils pour l'Annotation de corpus (en diachronie et en langues comparées) et le Traitement automatique(2015), Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3-Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Département Littératures et langage (LILA), and Université Paris sciences et lettres (PSL)

Subjects
Annotation de corpus, Chaînes de coréférence, [SHS.INFO]Humanities and Social Sciences/Library and information sciences, [SCCO.COMP]Cognitive science/Computer science, [SHS.LANGUE]Humanities and Social Sciences/Linguistics, Chunker
Abstract

International audience; Le projet ANR Democrat vise à développer les recherches sur la langue et la structuration textuelle du français via l’analyse détaillée et contrastive des chaînes de références (instanciations successives d’une même entité) dans un corpus diachronique de textes écrits entre le 9ème et le 21ème siècle, avec des genres textuels variés. Il réunit des chercheurs issus des laboratoires Lattice, LiLPa et ICAR. Il a été lancé en mars 2016 et l’essentiel des efforts porte actuellement sur la constitution et l’annotation (manuelle) d’un corpus. Plusieurs expérimentations d’annotation ont eu lieu, de manière à tester différentes procédures, et notamment avec ou sans pré-annotation (automatique) des expressions référentielles. Ce poster décrit cette première phase de travaux.

Published
2016

49. Étude de réseaux de neurones récurrents pour l'étiquetage de séquences

Author

Dinarelli, Marco, Tellier, Isabelle, École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL), Université Sorbonne Paris Cité (USPC), Lattice - Langues, Textes, Traitements informatiques, Cognition - UMR 8094 (Lattice), Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3-Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Département Littératures et langage (LILA), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Département Littératures et langage - ENS Paris (LILA), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3, and Dinarelli, Marco

Subjects
[INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [INFO.INFO-CL] Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL], Sequence Labelling, Spoken Language Understanding, [INFO.INFO-NE] Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], [INFO.INFO-LG] Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], [INFO.INFO-NE]Computer Science [cs]/Neural and Evolutionary Computing [cs.NE], Recurrent Neural Networks, [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]
Abstract

International audience; Dans cet article nous étudions plusieurs types de réseaux neuronaux récurrents (RNN) pour l'éti-quetage 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. ABSTRACT A study of Recurrent Neural Networks for Sequence Labelling In this paper we study different types of Recurrent Neural Networks (RNNs) for sequence labelling tasks. We propose two new types of RNNs and we compare them to the more traditional Elman and Jordan RNNs. We compare all models on two different tasks of sequence labelling, namely ATIS and MEDIA. The results show that the new variants of RNNs are more effective than the others.MOTS-CLÉS : Réseaux de neurones récurrents, étiquetage de séquences, compréhension de la parole.

Published
2016

50. Caractériser l'acquisition d'une langue avec des patrons d'étiquettes morpho-syntaxiques

Author

Makhlouf, Zineb, Dupont, Yoann, Tellier, Isabelle, Tellier, Isabelle, Université Sorbonne Paris Cité - - USPC2011 - ANR-11-IDEX-0005 - IDEX - VALID, Lattice - Langues, Textes, Traitements informatiques, Cognition - UMR 8094 (Lattice), Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3-Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Département Littératures et langage (LILA), École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-École normale supérieure - Paris (ENS Paris), Université Paris sciences et lettres (PSL), Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3, LABEX EFL, ANR-11-IDEX-0005,USPC,Université Sorbonne Paris Cité(2011), Département Littératures et langage - ENS Paris (LILA), and Université Paris sciences et lettres (PSL)-Université Paris sciences et lettres (PSL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Sorbonne Paris Cité (USPC)-Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3

Subjects
[INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing, étiquetage morpho-syntaxique, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], patrons syntaxiques, [INFO.INFO-TT] Computer Science [cs]/Document and Text Processing, CRF, [INFO.INFO-LG] Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG], fouille de données séquentielles, acquisition du langage
Abstract

In this paper, we want to characterize the various steps of the syntax acquisition of their native language by children. To this aim, we first build a corpus extracted from the French part of the CHILDES database, then we study the linguistic utterances of the children belonging to various ages with tools coming from natural language processing (morpho-syntactic labeling by supervised machine learning) and sequential data-mining (extraction of emerging patterns among the sequences of morpho-syntactic labels). We show that the distinct ages can be characterized by variations of proportions of morpho-syntactic labels, which are also visible inside the emerging patterns., Dans cet article, nous cherchons à caractériser les différentes phases de l'acquisition de la syntaxe de leur langue maternelle par les enfants. Pour cela, nous constituons tout d'abord un corpus extrait de la base CHILDES en français, puis nous proposons d'étudier les productions langagières d'enfants de différentes tranches d'âge à l'aide d'outils issus du traitement automatique des langues (l'annotation morpho-syntaxique par apprentissage automatique supervisé) et de la fouille de données séquentielle (l'extraction de motifs émergents parmi les séquences d'étiquettes morpho-syntaxiques). Nous montrons notamment que les différentes tranches d'âges peuvent se caractériser par des variations de la fréquence des étiquettes qui se retrouvent dans les patrons syntaxiques émergents.

Published
2014

Catalog

Books, media, physical & digital resources
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