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C6 - relecture V1 + correction tableau

parent ccb7b13d
......@@ -21,7 +21,7 @@ Travailler avec vous m'a beaucoup appris.
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% bloc le mans
J'adresse mes plus vifs remerciements à toutes les personnes que j'ai rencontrées au LIUM, pour votre aide précieuse et tous les bons moments partagés au cours de cette thèse.
Je pense notamment à, Rajoua Anane, Adrien Bardet, Amira Barhoumi, Emmanuelle Billard, Fethi Bougares, Rémi Bouvet, Pierre-Alexandre Broux, Ozan Caglayan, Gaëtan Caillaut, Nathalie Camelin, Nicolas Dugué, Grégor Dupuy, Anne Cécile Erreau, Bruno Jacob, Malik Koné, Martin Lebourdais, Daniel Luzzati, Salima Mdhaffar, Sylvain Meignier, Étienne Micoulaut, Valentin Pelloin, Simon Petitrenaud, Thibault Prouteau, Dominique Py, Marie Tahon, Kévin, Vythelingum, Jane Wottawa.
Je pense notamment à, Rajoua Anane, Adrien Bardet, Amira Barhoumi, Emmanuelle Billard, Fethi Bougares, Rémi Bouvet, Pierre-Alexandre Broux, Ozan Caglayan, Gaëtan Caillaut, Nathalie Camelin, Nicolas Dugué, Grégor Dupuy, Anne-Cécile Erreau, Bruno Jacob, Malik Koné, Martin Lebourdais, Daniel Luzzati, Salima Mdhaffar, Sylvain Meignier, Étienne Micoulaut, Valentin Pelloin, Simon Petitrenaud, Thibault Prouteau, Dominique Py, Marie Tahon, Kévin, Vythelingum, Jane Wottawa.
C'est une réelle chance d'avoir pu intégrer un laboratoire offrant un environnement de cette qualité, propice au développement personnel et professionnel.
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......
......@@ -9,7 +9,7 @@ Celle-ci est couramment effectuée à l'aide de systèmes successifs dont le pre
Ainsi, les technologies de RAP employées ont une influence sur les performances finales de compréhension.
Dans ce chapitre, nous proposons de décrire les méthodes couramment employées pour la tâche de RAP.
Nous définissons tout d'abord cette tâche, puis nous détaillons les méthodes s'appuyant sur des systèmes hybrides combinant des modèles de Markov cachés (\textit{Hidden Markov Model, HMM})~[\cite{rabiner1989tutorial}] et des modèles à mélange de gaussienne (\textit{Gaussian Mixture Model, GMM}).
Nous définissons tout d'abord cette tâche, puis nous détaillons les méthodes s'appuyant sur des systèmes hybrides combinant des modèles de Markov cachés (\textit{Hidden Markov Model, HMM})~[\cite{rabiner1989tutorial}] et des modèles à mélange gaussien (\textit{Gaussian Mixture Model, GMM}).
Nous décrivons ensuite les approches neuronales récentes remplaçant les GMM, ainsi que celles rendant les systèmes dits de bout en bout pertinents.
\section{Définition}
......
This diff is collapsed.
......@@ -8,31 +8,31 @@ Cette mise en \oe{}uvre a été réalisée avec succès pour les tâches de reco
Par la suite, nous avons eu la possibilité d'étendre ces travaux selon plusieurs directions.
Comme cette thèse fait suite aux travaux de~[\cite{simonnet2019reseaux}], nous aurions pu envisager un changement d'architecture du système employé pour explorer les approches de bout en bout avec mécanisme d'attention.
Toutefois, nous avons effectué le choix de placer les travaux de cette thèse dans un contexte n'exploitant pas les mécanismes d'attention (cf sous-section~\ref{subsec:SLU-attention}).
Ainsi, nous proposons de réaliser une étude de notre approche, dont l'objectif est de comprendre l'origine des erreurs produites.
Toutefois, nous avons effectué le choix de placer les travaux de cette thèse dans un contexte n'exploitant pas les mécanismes d'attention.
Nous proposons ici de réaliser une étude de notre approche dont l'objectif est de comprendre l'origine des erreurs produites.
Nous espérons, à terme, que les systèmes exploitant les mécanismes d'attention puissent bénéficier des apports de cette étude.
Ces travaux d'analyses nous ont conduit à l'extraction d'une représentation interne des concepts relatifs à la compréhension du langage.
Initialement, nous exploitons ces représentations dans un but de visualisation.
Nous exploitons initialement ces représentations dans un but de visualisation.
Puis, nous les envisageons comme source d'informations permettant l'établissement d'une mesure de confiance relative aux concepts émis.
Nous découpons ce chapitre en fonction des points mentionnés précédemment.
Nous proposons donc d'abord de décrire le contexte de notre étude, puis les axes choisis d'analyses des erreurs de notre approche.
Ensuite, nous détaillons notre méthode pour l'extraction des représentations internes de la sémantique, ainsi que les visualisations associées.
Enfin, nous effectuons la description de l'approche que nous proposons pour établir une mesure de confiance concernant l'émission de concepts, suivi de la présentation des résultats des expérimentations menées pour confirmer son intérêt.
Nous détaillons ensuite notre méthode pour l'extraction des représentations internes de la sémantique, ainsi que les visualisations associées.
Enfin, nous effectuons la description de l'approche que nous proposons pour établir une mesure de confiance concernant l'émission de concepts, suivi de la présentation des résultats des expérimentations réalisées pour confirmer son intérêt.
\section{Contexte de l'analyse}
Nous portons notre étude sur le système que nous avons mis en \oe{}uvre pour la tâche d'extraction des concepts sémantiques.
Nous effectuons donc notre analyse sur les concepts sémantiques émis dans le cadre de la réservation d'hôtel MEDIA.
En complément, ces travaux d'analyse ont été conduits en parallèle des travaux d'optimisation de la profondeur du système détaillés en section~\ref{sec:CS_optim}.
Ces travaux d'analyse ont été conduits en parallèle des travaux d'optimisation de la profondeur du système détaillés en section~\ref{sec:CS_optim}.
Ainsi, notre étude ne portera pas sur le système entièrement optimisé obtenant les performances les plus élevées, mais sur le meilleur à son commencement.
Ce système est appris à l'aide de transferts successifs pilotés par la stratégie de curriculum décrite dans le chapitre précédent.
Nous reportons les résultats de ce système dans la table~\ref{res:analyse-report-dev}.
Ces résultats sont exprimés en taux d'erreur sur les concepts (CER) et en taux d'erreur sur les concepts et leurs valeurs (CVER) pour l'ensemble de développement de MEDIA.
Nous donnons les résultats pour les sorties neuronales directes du système (greedy) et suite à l'exploitation du modèle de langage 5-gramme (beam search).
Nous donnons les résultats pour les sorties neuronales directes du système (\textit{greedy}) et suite à l'exploitation du modèle de langage 5-gramme (\textit{beam search}).
Il s'agit du même modèle de langage que celui exploité dans le chapitre précédent.
Nous fournissons également les résultats issus de l'utilisation du mode étoile que nous avons proposé dans cette thèse.
......@@ -50,11 +50,11 @@ Nous fournissons également les résultats issus de l'utilisation du mode étoil
2. "$\textit{RAP}_{5} \rightarrow \textit{REN}_{5} \rightarrow \textit{PM*+M*}_{5} \rightarrow \textit{M*}_{5}$" & 20,5 & 27,1 & 27,1 & 21,8\\
\hline
\end{tabular}
\caption{Résultats de notre approche de bout en bout exploitée pour l'analyse des erreurs de sorties sur l'ensemble de développement de MEDIA. Ces résultats sont reportés des tableaux~\ref{res:CTL_E2E},~\ref{res:CTL_E2E_beam} et~\ref{res:CTL_E2E_B5G_stars}.}
\caption{Résultats de notre approche de bout en bout exploitée pour l'analyse des erreurs de sorties sur l'ensemble de développement de MEDIA. Ces résultats sont reportés des tables~\ref{res:CTL_E2E},~\ref{res:CTL_E2E_beam} et~\ref{res:CTL_E2E_B5G_stars}.}
\label{res:analyse-report-dev}
\end{table}
Dans le tableau~\ref{res:analyse-report-test}, nous effectuons le report des résultats des mêmes approches pour l'ensemble de tests de MEDIA.
Dans la table~\ref{res:analyse-report-test}, nous effectuons le report des résultats des mêmes approches pour l'ensemble de tests de MEDIA.
\begin{table}[htbp]
\centering
......@@ -70,7 +70,7 @@ Dans le tableau~\ref{res:analyse-report-test}, nous effectuons le report des ré
2. "$\textit{RAP}_{5} \rightarrow \textit{REN}_{5} \rightarrow \textit{PM*+M*}_{5} \rightarrow \textit{M*}_{5}$" & 20,1 & 26,9 & 16,4 & 20,9\\
\hline
\end{tabular}
\caption{Résultats de notre approche de bout en bout exploitée pour l'analyse des erreurs de sorties sur l'ensemble de tests de MEDIA. Ces résultats sont reportés des tableaux~\ref{res:CTL_E2E},~\ref{res:CTL_E2E_beam} et~\ref{res:CTL_E2E_B5G_stars}.}
\caption{Résultats de notre approche de bout en bout exploitée pour l'analyse des erreurs de sorties sur l'ensemble de tests de MEDIA. Ces résultats sont reportés des tables~\ref{res:CTL_E2E},~\ref{res:CTL_E2E_beam} et~\ref{res:CTL_E2E_B5G_stars}.}
\label{res:analyse-report-test}
\end{table}
......@@ -81,8 +81,9 @@ Nous commençons par effectuer l'analyse des erreurs de sorties, que nous détai
\section{Analyse d'erreur}
Un système neuronal de compréhension de la parole de bout en bout doit nécessairement calculer une représentation interne riche d'informations.
En effet, il doit émettre à la fois les mots de la transcription et les concepts sémantiques associés.
À partir de la représentation calculée, le système doit effectuer en une seule fois, une tâche de transcription de la parole, une tâche de segmentation en concepts sémantiques et une tâche de classification de ces concepts.
Il doit en effet émettre à la fois les mots de la transcription et les concepts sémantiques associés.
% TODO : AC reformuler : alleger la phrase ?
Le système doit effectuer en une seule fois à partir de la représentation calculée, une tâche de transcription de la parole, une tâche de segmentation en concepts sémantiques et une tâche de classification de ces concepts.
Pour apporter des éléments de compréhension sur le fonctionnement interne de notre système, nous proposons d'effectuer trois analyses distinctes.
Tout d'abord, nous proposons d'étudier les capacités de notre système en analysant la distribution des erreurs en termes d'émission de concept.
......@@ -235,7 +236,7 @@ Ces résultats sont donnés en CER et CVER pour les ensembles de développement
$\textit{RAP} \rightarrow \textit{REN} \rightarrow \textit{PM+M} \rightarrow M_{seg} \rightarrow \textit{M}$ & \textbf{20,6} & \textbf{26,8} & \textbf{20,7} & \textbf{27,2} \\
\hline
\end{tabular}
\caption{Résultats de l'approche de bout en bout exploitant une tâche de segmentation pour les sorties neuronales immédiates (greedy). Les résultats encadrés par " sont reportés du tableau~\ref{res:CTL_E2E}.}
\caption{Résultats de l'approche de bout en bout exploitant une tâche de segmentation pour les sorties neuronales immédiates (greedy). Les résultats encadrés par " sont reportés de la table~\ref{res:CTL_E2E}.}
\label{res:seg-prob-greedy}
\end{table}
......@@ -259,7 +260,7 @@ Nous les fournissons dans la table~\ref{res:seg-prob-beam}.
$\textit{RAP} \rightarrow \textit{REN} \rightarrow \textit{PM+M} \rightarrow M_{seg} \rightarrow \textit{M}$ & \textbf{18,5} & \textbf{22,5} & \textbf{17,8} & \textbf{21,8} \\
\hline
\end{tabular}
\caption{Résultats de l'approche de bout en bout exploitant une tâche de segmentation après exploitation d'un modèle de langage 5-gramme (beam search). Les résultats encadrés par " sont reportés du tableau~\ref{res:CTL_E2E_beam}.}
\caption{Résultats de l'approche de bout en bout exploitant une tâche de segmentation après exploitation d'un modèle de langage 5-gramme (beam search). Les résultats encadrés par " sont reportés de la table~\ref{res:CTL_E2E_beam}.}
\label{res:seg-prob-beam}
\end{table}
......@@ -529,7 +530,7 @@ Ces résultats sont calculés pour l'ensemble de tests de MEDIA.
\begin{center}
\includegraphics[width=0.7\linewidth]{Chapitre7/figures/prec-rap.png}
\end{center}
\caption{Précision en fonction du rappel des concepts sémantiques après application d'un filtrage par seuil de confiance sur l'ensemble de tests de MEDIA pour les concepts émis dans le cadre du système normal (\textit{1.} dans le tableau~\ref{res:analyse-report-dev}). Le seuil est appliqué pour des valeurs allant de $0$ à $1$ par pas de $10^{-6}$.}
\caption{Précision en fonction du rappel des concepts sémantiques après application d'un filtrage par seuil de confiance sur l'ensemble de tests de MEDIA pour les concepts émis dans le cadre du système normal (\textit{1.} dans la table~\ref{res:analyse-report-dev}). Le seuil est appliqué pour des valeurs allant de $0$ à $1$ par pas de $10^{-6}$.}
\label{fig:prec-rap-seuil}
\end{figure}
......
......@@ -212,7 +212,7 @@ Ainsi, cette estimation se veut plutôt indicative d'un ordre de grandeur.
Dans le but de réaliser notre estimation, nous considérons que nous réalisons l'ensemble de nos expérimentations sur un gpu de type Nvidia Tesla K40, ayant une consommation électrique de 235 watts.
Nous effectuons une estimation du temps de calcul nécessaire à un GPU de ce type pour réaliser l'apprentissage de l'ensemble des modèles exploités.
Nous regroupons, dans le tableau~\ref{res:estimation-elec}, l'estimation du temps de calcul total des expérimentations que nous avons présentés dans cette thèse par chapitre de contributions.
Nous regroupons, dans la table~\ref{res:estimation-elec}, l'estimation du temps de calcul total des expérimentations que nous avons présentés dans cette thèse par chapitre de contributions.
\begin{table}[!htbp]
\centering
......@@ -242,6 +242,13 @@ De plus, un nombre non négligeable d'expériences ont été nécessaires à des
Il est ainsi raisonnable de penser qu'avec la prise en compte de l'intégralité des expérimentations menées dans le cadre de cette thèse, nous pouvons à minima doubler cette estimation du coût en temps de calcul et énergétique de ces travaux.
% TODO : on a pris conscience qu'on consomme
%https://www.edf.fr/groupe-edf/espaces-dedies/l-energie-de-a-a-z/tout-sur-l-energie/le-developpement-durable/que-peut-on-faire-avec-1-kwh
%xp entités nommées :
%système E2E / E2E* = 2 semaine d'apprentissages
......
......@@ -13,7 +13,7 @@ Dans un cadre général, la compréhension de la parole peut être définie comm
Elle consiste en la projection d'informations de la dimension acoustique vers une représentation sémantique, ce qui correspond à l'extraction du sens d'un discours.
En informatique, il est nécessaire de projeter le sens d'un message dans une représentation plus ou moins structurée, qui sera extraite à partir des signes disponibles dans la parole et de leurs caractéristiques [\cite{de2008spoken}].
Il est en soi compliqué de mettre en place une représentation structurée de la sémantique suffisamment générique pour réaliser la tâche de compréhension du langage ouvert.
Il est compliqué de mettre en place une représentation structurée de la sémantique suffisamment générique pour réaliser la tâche de compréhension du langage ouvert.
Ainsi, la représentation sémantique exploitée pour effectuer la compréhension de la parole est très souvent définie de manière ad hoc.
C'est-à-dire en fonction d'un contexte applicatif précis.
Cette représentation spécifique rend possible la prise en charge de certaines tâches de compréhension de la parole comme des tâches de segmentation en mots support de concepts et d'étiquetage sémantique.
......
......@@ -652,6 +652,7 @@ n-gram : backoff
}
% ASR : encoder - decoder - first
% NIPS 2014
@article{chorowski2014end,
title={End-to-end continuous speech recognition using attention-based recurrent NN: First results},
author={Chorowski, Jan and Bahdanau, Dzmitry and Cho, Kyunghyun and Bengio, Yoshua},
......@@ -965,6 +966,7 @@ n-gram : backoff
organization={IEEE}
}
% INTERSPEECH 2016
@article{liu2016attention,
title={Attention-based recurrent neural network models for joint intent detection and slot filling},
author={Liu, Bing and Lane, Ian},
......
......@@ -1313,26 +1313,26 @@
\newlabel{fig:delta_ner_dev}{{6.2}{140}{Impact par concepts sur le nombre d'erreurs en fonction de l'utilisation des entités nommées dans la chaîne d'apprentissage}{figure.6.2}{}}
\@writefile{lot}{\defcounter {refsection}{0}\relax }\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.8}{\ignorespaces Nombre de couples concept/Valeur, n'apparaissant pas dans l'ensemble d'apprentissages, correctement reconnus au sein de l'ensemble de d\IeC {\'e}veloppement de MEDIA.}}{141}{table.6.8}}
\newlabel{res:UCV}{{6.8}{141}{Nombre de couples concept/Valeur, n'apparaissant pas dans l'ensemble d'apprentissages, correctement reconnus au sein de l'ensemble de développement de MEDIA}{table.6.8}{}}
\@writefile{toc}{\defcounter {refsection}{0}\relax }\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {6.3}Impact de la profondeur du syst\IeC {\`e}me}{142}{section.6.3}}
\newlabel{sec:CS_optim}{{6.3}{142}{Impact de la profondeur du système}{section.6.3}{}}
\@writefile{toc}{\defcounter {refsection}{0}\relax }\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {6.3}Impact de la profondeur du mod\IeC {\`e}le}{142}{section.6.3}}
\newlabel{sec:CS_optim}{{6.3}{142}{Impact de la profondeur du modèle}{section.6.3}{}}
\@writefile{lot}{\defcounter {refsection}{0}\relax }\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.9}{\ignorespaces R\IeC {\'e}sultats exp\IeC {\'e}rimentaux exprim\IeC {\'e}s en CER et CVER sur l'ensemble de test de MEDIA, pour diff\IeC {\'e}rentes profondeurs du syst\IeC {\`e}me. Le r\IeC {\'e}sultat encadr\IeC {\'e} par " est report\IeC {\'e} des tables~\ref {res:CTL_E2E} et \ref {res:CTL_E2E_beam}.}}{143}{table.6.9}}
\newlabel{res:prof_567}{{6.9}{143}{Résultats expérimentaux exprimés en CER et CVER sur l'ensemble de test de MEDIA, pour différentes profondeurs du système. Le résultat encadré par " est reporté des tables~\ref {res:CTL_E2E} et \ref {res:CTL_E2E_beam}}{table.6.9}{}}
\@writefile{lot}{\defcounter {refsection}{0}\relax }\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.10}{\ignorespaces R\IeC {\'e}sultats exp\IeC {\'e}rimentaux exprim\IeC {\'e}s en CER et CVER suite \IeC {\`a} la modification du nombre de couches cach\IeC {\'e}es en cour d'entra\IeC {\^\i }nement. Les r\IeC {\'e}sultats encadr\IeC {\'e}s par des " sont report\IeC {\'e}s de la table \ref {res:prof_567}.}}{143}{table.6.10}}
\newlabel{res:prof_mix}{{6.10}{143}{Résultats expérimentaux exprimés en CER et CVER suite à la modification du nombre de couches cachées en cour d'entraînement. Les résultats encadrés par des " sont reportés de la table \ref {res:prof_567}}{table.6.10}{}}
\@writefile{lot}{\defcounter {refsection}{0}\relax }\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.10}{\ignorespaces R\IeC {\'e}sultats exp\IeC {\'e}rimentaux exprim\IeC {\'e}s en CER et CVER suite \IeC {\`a} la modification du nombre de couches cach\IeC {\'e}es en cours d'entra\IeC {\^\i }nement. Les r\IeC {\'e}sultats encadr\IeC {\'e}s par des " sont report\IeC {\'e}s de la table \ref {res:prof_567}.}}{143}{table.6.10}}
\newlabel{res:prof_mix}{{6.10}{143}{Résultats expérimentaux exprimés en CER et CVER suite à la modification du nombre de couches cachées en cours d'entraînement. Les résultats encadrés par des " sont reportés de la table \ref {res:prof_567}}{table.6.10}{}}
\@writefile{lot}{\defcounter {refsection}{0}\relax }\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.11}{\ignorespaces R\IeC {\'e}sultats exp\IeC {\'e}rimentaux exprim\IeC {\'e}s en CER et CVER pour des cha\IeC {\^\i }nes d'apprentissages optimis\IeC {\'e}es en profondeur et l'utilisation du mode \IeC {\'e}toile.}}{144}{table.6.11}}
\newlabel{res:prof_mix_stars}{{6.11}{144}{Résultats expérimentaux exprimés en CER et CVER pour des chaînes d'apprentissages optimisées en profondeur et l'utilisation du mode étoile}{table.6.11}{}}
\@writefile{toc}{\defcounter {refsection}{0}\relax }\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.1}Comparaison de l'approche par chaine de composants et de bout en bout}{144}{subsection.6.3.1}}
\@writefile{toc}{\defcounter {refsection}{0}\relax }\@writefile{toc}{\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.1}Comparaison de l'approche propos\IeC {\'e}e avec une approche par chaine de composants}{144}{subsection.6.3.1}}
\@writefile{lot}{\defcounter {refsection}{0}\relax }\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {6.12}{\ignorespaces Comparaison des approches \IeC {\`a} cha\IeC {\^\i }nes de composants et de bout en bout. Report des meilleurs r\IeC {\'e}sultats de chaque approche obtenus dans le cadre de cette th\IeC {\`e}se.}}{144}{table.6.12}}
\newlabel{res:comp_soa}{{6.12}{144}{Comparaison des approches à chaînes de composants et de bout en bout. Report des meilleurs résultats de chaque approche obtenus dans le cadre de cette thèse}{table.6.12}{}}
\@writefile{toc}{\defcounter {refsection}{0}\relax }\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {6.4}Conclusion}{145}{section.6.4}}
\abx@aux@cite{caubriere:hal-02304597}
\abx@aux@segm{0}{0}{caubriere:hal-02304597}
\abx@aux@cite{caubriere:hal-02304614}
\abx@aux@segm{0}{0}{caubriere:hal-02304614}
\abx@aux@backref{270}{caubriere:hal-02304597}{0}{146}{146}
\abx@aux@page{270}{146}
\abx@aux@backref{271}{caubriere:hal-02304614}{0}{146}{146}
\abx@aux@page{271}{146}
\@writefile{toc}{\defcounter {refsection}{0}\relax }\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {6.4}Conclusion}{145}{section.6.4}}
\abx@aux@backref{270}{caubriere:hal-02304597}{0}{145}{145}
\abx@aux@page{270}{145}
\abx@aux@backref{271}{caubriere:hal-02304614}{0}{145}{145}
\abx@aux@page{271}{145}
\@writefile{toc}{\defcounter {refsection}{0}\relax }\@writefile{toc}{\contentsline {chapter}{\numberline {7}Analyse d'erreurs et exploitation de repr\IeC {\'e}sentations internes}{147}{chapter.7}}
\@writefile{lof}{\defcounter {refsection}{0}\relax }\@writefile{lof}{\addvspace {10\p@ }}
\@writefile{lot}{\defcounter {refsection}{0}\relax }\@writefile{lot}{\addvspace {10\p@ }}
......@@ -1343,8 +1343,8 @@
\abx@aux@backref{272}{simonnet2019reseaux}{0}{148}{148}
\abx@aux@page{272}{148}
\@writefile{toc}{\defcounter {refsection}{0}\relax }\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.1}Contexte de l'analyse}{148}{section.7.1}}
\@writefile{lot}{\defcounter {refsection}{0}\relax }\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.1}{\ignorespaces R\IeC {\'e}sultats de notre approche de bout en bout exploit\IeC {\'e}e pour l'analyse des erreurs de sorties sur l'ensemble de d\IeC {\'e}veloppement de MEDIA. Ces r\IeC {\'e}sultats sont report\IeC {\'e}s des tableaux~\ref {res:CTL_E2E},~\ref {res:CTL_E2E_beam} et~\ref {res:CTL_E2E_B5G_stars}.}}{149}{table.7.1}}
\newlabel{res:analyse-report-dev}{{7.1}{149}{Résultats de notre approche de bout en bout exploitée pour l'analyse des erreurs de sorties sur l'ensemble de développement de MEDIA. Ces résultats sont reportés des tableaux~\ref {res:CTL_E2E},~\ref {res:CTL_E2E_beam} et~\ref {res:CTL_E2E_B5G_stars}}{table.7.1}{}}
\@writefile{lot}{\defcounter {refsection}{0}\relax }\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.1}{\ignorespaces R\IeC {\'e}sultats de notre approche de bout en bout exploit\IeC {\'e}e pour l'analyse des erreurs de sorties sur l'ensemble de d\IeC {\'e}veloppement de MEDIA. Ces r\IeC {\'e}sultats sont report\IeC {\'e}s des tables~\ref {res:CTL_E2E},~\ref {res:CTL_E2E_beam} et~\ref {res:CTL_E2E_B5G_stars}.}}{149}{table.7.1}}
\newlabel{res:analyse-report-dev}{{7.1}{149}{Résultats de notre approche de bout en bout exploitée pour l'analyse des erreurs de sorties sur l'ensemble de développement de MEDIA. Ces résultats sont reportés des tables~\ref {res:CTL_E2E},~\ref {res:CTL_E2E_beam} et~\ref {res:CTL_E2E_B5G_stars}}{table.7.1}{}}
\@writefile{lot}{\defcounter {refsection}{0}\relax }\@writefile{lot}{\contentsline {table}{\numberline {7.2}{\ignorespaces R\IeC {\'e}sultats de notre approche de bout en bout exploit\IeC {\'e}e pour l'analyse des erreurs de sorties sur l'ensemble de tests de MEDIA. Ces r\IeC {\'e}sultats sont report\IeC {\'e}s des tableaux~\ref {res:CTL_E2E},~\ref {res:CTL_E2E_beam} et~\ref {res:CTL_E2E_B5G_stars}.}}{149}{table.7.2}}
\newlabel{res:analyse-report-test}{{7.2}{149}{Résultats de notre approche de bout en bout exploitée pour l'analyse des erreurs de sorties sur l'ensemble de tests de MEDIA. Ces résultats sont reportés des tableaux~\ref {res:CTL_E2E},~\ref {res:CTL_E2E_beam} et~\ref {res:CTL_E2E_B5G_stars}}{table.7.2}{}}
\@writefile{toc}{\defcounter {refsection}{0}\relax }\@writefile{toc}{\contentsline {section}{\numberline {7.2}Analyse d'erreur}{149}{section.7.2}}
......
[0] Config.pm:302> INFO - This is Biber 2.9
[0] Config.pm:305> INFO - Logfile is 'main.blg'
[29] biber:313> INFO - === ven. oct. 23, 2020, 14:22:32
[54] Biber.pm:371> INFO - Reading 'main.bcf'
[123] Biber.pm:857> INFO - Found 185 citekeys in bib section 0
[137] Biber.pm:3981> INFO - Processing section 0
[146] Biber.pm:4154> INFO - Looking for bibtex format file './biblio/biblio.bib' for section 0
[157] bibtex.pm:1468> INFO - LaTeX decoding ...
[343] bibtex.pm:1294> INFO - Found BibTeX data source './biblio/biblio.bib'
[1320] Utils.pm:169> WARN - BibTeX subsystem: /tmp/gSozo7psXm/biblio.bib_4918.utf8, line 377, warning: 49 characters of junk seen at toplevel
[1320] Utils.pm:169> WARN - BibTeX subsystem: /tmp/gSozo7psXm/biblio.bib_4918.utf8, line 528, warning: 14 characters of junk seen at toplevel
[1320] Biber.pm:4154> INFO - Looking for bibtex format file './biblio/biblio_perso.bib' for section 0
[1322] bibtex.pm:1468> INFO - LaTeX decoding ...
[1346] bibtex.pm:1294> INFO - Found BibTeX data source './biblio/biblio_perso.bib'
[1436] Utils.pm:169> WARN - BibTeX subsystem: /tmp/gSozo7psXm/biblio_perso.bib_4918.utf8, line 7, warning: undefined macro "Dec"
[1436] Utils.pm:169> WARN - BibTeX subsystem: /tmp/gSozo7psXm/biblio_perso.bib_4918.utf8, line 21, warning: undefined macro "Jul"
[1436] Utils.pm:169> WARN - BibTeX subsystem: /tmp/gSozo7psXm/biblio_perso.bib_4918.utf8, line 36, warning: undefined macro "Sep"
[1436] Utils.pm:169> WARN - BibTeX subsystem: /tmp/gSozo7psXm/biblio_perso.bib_4918.utf8, line 53, warning: undefined macro "Sep"
[1436] Utils.pm:169> WARN - BibTeX subsystem: /tmp/gSozo7psXm/biblio_perso.bib_4918.utf8, line 69, warning: undefined macro "Oct"
[1436] Utils.pm:169> WARN - BibTeX subsystem: /tmp/gSozo7psXm/biblio_perso.bib_4918.utf8, line 82, warning: undefined macro "Nov"
[1436] Utils.pm:169> WARN - BibTeX subsystem: /tmp/gSozo7psXm/biblio_perso.bib_4918.utf8, line 126, warning: undefined macro "Apr"
[1437] Utils.pm:169> WARN - BibTeX subsystem: /tmp/gSozo7psXm/biblio_perso.bib_4918.utf8, line 140, warning: undefined macro "May"
[1437] Utils.pm:169> WARN - BibTeX subsystem: /tmp/gSozo7psXm/biblio_perso.bib_4918.utf8, line 152, warning: undefined macro "May"
[1437] Utils.pm:169> WARN - BibTeX subsystem: /tmp/gSozo7psXm/biblio_perso.bib_4918.utf8, line 165, warning: undefined macro "Oct"
[1437] Utils.pm:169> WARN - I didn't find a database entry for 'fillmore1976frame' (section 0)
[1437] Utils.pm:169> WARN - I didn't find a database entry for 'xie2015graph' (section 0)
[1771] UCollate.pm:68> INFO - Overriding locale 'fr-FR' defaults 'normalization = NFD' with 'normalization = prenormalized'
[1771] UCollate.pm:68> INFO - Overriding locale 'fr-FR' defaults 'variable = shifted' with 'variable = non-ignorable'
[1771] Biber.pm:3809> INFO - Sorting list 'apa/global//global/global' of type 'entry' with template 'apa' and locale 'fr-FR'
[1771] Biber.pm:3815> INFO - No sort tailoring available for locale 'fr-FR'
[1937] bbl.pm:617> INFO - Writing 'main.bbl' with encoding 'UTF-8'
[2140] bbl.pm:720> INFO - Output to main.bbl
[2140] Biber.pm:110> INFO - WARNINGS: 14
[28] biber:313> INFO - === sam. oct. 24, 2020, 01:18:41
[46] Biber.pm:371> INFO - Reading 'main.bcf'
[102] Biber.pm:857> INFO - Found 185 citekeys in bib section 0
[114] Biber.pm:3981> INFO - Processing section 0
[124] Biber.pm:4154> INFO - Looking for bibtex format file './biblio/biblio.bib' for section 0
[132] bibtex.pm:1468> INFO - LaTeX decoding ...
[280] bibtex.pm:1294> INFO - Found BibTeX data source './biblio/biblio.bib'
[1121] Utils.pm:169> WARN - BibTeX subsystem: /tmp/GqFxZc4F9W/biblio.bib_5984.utf8, line 377, warning: 49 characters of junk seen at toplevel
[1121] Utils.pm:169> WARN - BibTeX subsystem: /tmp/GqFxZc4F9W/biblio.bib_5984.utf8, line 528, warning: 14 characters of junk seen at toplevel
[1122] Biber.pm:4154> INFO - Looking for bibtex format file './biblio/biblio_perso.bib' for section 0
[1123] bibtex.pm:1468> INFO - LaTeX decoding ...
[1148] bibtex.pm:1294> INFO - Found BibTeX data source './biblio/biblio_perso.bib'
[1234] Utils.pm:169> WARN - BibTeX subsystem: /tmp/GqFxZc4F9W/biblio_perso.bib_5984.utf8, line 7, warning: undefined macro "Dec"
[1234] Utils.pm:169> WARN - BibTeX subsystem: /tmp/GqFxZc4F9W/biblio_perso.bib_5984.utf8, line 21, warning: undefined macro "Jul"
[1234] Utils.pm:169> WARN - BibTeX subsystem: /tmp/GqFxZc4F9W/biblio_perso.bib_5984.utf8, line 36, warning: undefined macro "Sep"
[1234] Utils.pm:169> WARN - BibTeX subsystem: /tmp/GqFxZc4F9W/biblio_perso.bib_5984.utf8, line 53, warning: undefined macro "Sep"
[1234] Utils.pm:169> WARN - BibTeX subsystem: /tmp/GqFxZc4F9W/biblio_perso.bib_5984.utf8, line 69, warning: undefined macro "Oct"
[1234] Utils.pm:169> WARN - BibTeX subsystem: /tmp/GqFxZc4F9W/biblio_perso.bib_5984.utf8, line 82, warning: undefined macro "Nov"
[1234] Utils.pm:169> WARN - BibTeX subsystem: /tmp/GqFxZc4F9W/biblio_perso.bib_5984.utf8, line 126, warning: undefined macro "Apr"
[1234] Utils.pm:169> WARN - BibTeX subsystem: /tmp/GqFxZc4F9W/biblio_perso.bib_5984.utf8, line 140, warning: undefined macro "May"
[1235] Utils.pm:169> WARN - BibTeX subsystem: /tmp/GqFxZc4F9W/biblio_perso.bib_5984.utf8, line 152, warning: undefined macro "May"
[1235] Utils.pm:169> WARN - BibTeX subsystem: /tmp/GqFxZc4F9W/biblio_perso.bib_5984.utf8, line 165, warning: undefined macro "Oct"
[1235] Utils.pm:169> WARN - I didn't find a database entry for 'fillmore1976frame' (section 0)
[1235] Utils.pm:169> WARN - I didn't find a database entry for 'xie2015graph' (section 0)
[1572] UCollate.pm:68> INFO - Overriding locale 'fr-FR' defaults 'normalization = NFD' with 'normalization = prenormalized'
[1573] UCollate.pm:68> INFO - Overriding locale 'fr-FR' defaults 'variable = shifted' with 'variable = non-ignorable'
[1573] Biber.pm:3809> INFO - Sorting list 'apa/global//global/global' of type 'entry' with template 'apa' and locale 'fr-FR'
[1573] Biber.pm:3815> INFO - No sort tailoring available for locale 'fr-FR'
[1730] bbl.pm:617> INFO - Writing 'main.bbl' with encoding 'UTF-8'
[1897] bbl.pm:720> INFO - Output to main.bbl
[1898] Biber.pm:110> INFO - WARNINGS: 14
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\contentsline {table}{\numberline {6.9}{\ignorespaces R\IeC {\'e}sultats exp\IeC {\'e}rimentaux exprim\IeC {\'e}s en CER et CVER sur l'ensemble de test de MEDIA, pour diff\IeC {\'e}rentes profondeurs du syst\IeC {\`e}me. Le r\IeC {\'e}sultat encadr\IeC {\'e} par " est report\IeC {\'e} des tables~\ref {res:CTL_E2E} et \ref {res:CTL_E2E_beam}.}}{143}{table.6.9}
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\contentsline {table}{\numberline {6.10}{\ignorespaces R\IeC {\'e}sultats exp\IeC {\'e}rimentaux exprim\IeC {\'e}s en CER et CVER suite \IeC {\`a} la modification du nombre de couches cach\IeC {\'e}es en cour d'entra\IeC {\^\i }nement. Les r\IeC {\'e}sultats encadr\IeC {\'e}s par des " sont report\IeC {\'e}s de la table \ref {res:prof_567}.}}{143}{table.6.10}
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\contentsline {table}{\numberline {6.11}{\ignorespaces R\IeC {\'e}sultats exp\IeC {\'e}rimentaux exprim\IeC {\'e}s en CER et CVER pour des cha\IeC {\^\i }nes d'apprentissages optimis\IeC {\'e}es en profondeur et l'utilisation du mode \IeC {\'e}toile.}}{144}{table.6.11}
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\contentsline {xchapter}{Analyse d'erreurs et exploitation de repr\IeC {\'e}sentations internes}{147}{chapter.7}
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\contentsline {table}{\numberline {7.1}{\ignorespaces R\IeC {\'e}sultats de notre approche de bout en bout exploit\IeC {\'e}e pour l'analyse des erreurs de sorties sur l'ensemble de d\IeC {\'e}veloppement de MEDIA. Ces r\IeC {\'e}sultats sont report\IeC {\'e}s des tableaux~\ref {res:CTL_E2E},~\ref {res:CTL_E2E_beam} et~\ref {res:CTL_E2E_B5G_stars}.}}{149}{table.7.1}
\contentsline {table}{\numberline {7.1}{\ignorespaces R\IeC {\'e}sultats de notre approche de bout en bout exploit\IeC {\'e}e pour l'analyse des erreurs de sorties sur l'ensemble de d\IeC {\'e}veloppement de MEDIA. Ces r\IeC {\'e}sultats sont report\IeC {\'e}s des tables~\ref {res:CTL_E2E},~\ref {res:CTL_E2E_beam} et~\ref {res:CTL_E2E_B5G_stars}.}}{149}{table.7.1}
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\contentsline {table}{\numberline {7.2}{\ignorespaces R\IeC {\'e}sultats de notre approche de bout en bout exploit\IeC {\'e}e pour l'analyse des erreurs de sorties sur l'ensemble de tests de MEDIA. Ces r\IeC {\'e}sultats sont report\IeC {\'e}s des tableaux~\ref {res:CTL_E2E},~\ref {res:CTL_E2E_beam} et~\ref {res:CTL_E2E_B5G_stars}.}}{149}{table.7.2}
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......
......@@ -10,6 +10,6 @@
{\reset@font\mtcSSfont\mtc@string\contentsline{subsection}{\noexpand \leavevmode \numberline {6.2.2}Association du transfert et du curriculum d'apprentissage}{\reset@font\mtcSSfont 135}{subsection.6.2.2}}
{\reset@font\mtcSSfont\mtc@string\contentsline{subsection}{\noexpand \leavevmode \numberline {6.2.3}Exp\IeC {\'e}rimentations et r\IeC {\'e}sultats}{\reset@font\mtcSSfont 137}{subsection.6.2.3}}
{\reset@font\mtcSSfont\mtc@string\contentsline{subsection}{\noexpand \leavevmode \numberline {6.2.4}Analyse de l'apport des Entit\IeC {\'e}s Nomm\IeC {\'e}es}{\reset@font\mtcSSfont 139}{subsection.6.2.4}}
{\reset@font\mtcSfont\mtc@string\contentsline{section}{\noexpand \leavevmode \numberline {6.3}Impact de la profondeur du syst\IeC {\`e}me}{\reset@font\mtcSfont 142}{section.6.3}}
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{\reset@font\mtcSfont\mtc@string\contentsline{section}{\noexpand \leavevmode \numberline {6.3}Impact de la profondeur du mod\IeC {\`e}le}{\reset@font\mtcSfont 142}{section.6.3}}
{\reset@font\mtcSSfont\mtc@string\contentsline{subsection}{\noexpand \leavevmode \numberline {6.3.1}Comparaison de l'approche propos\IeC {\'e}e avec une approche par chaine de composants}{\reset@font\mtcSSfont 144}{subsection.6.3.1}}
{\reset@font\mtcSfont\mtc@string\contentsline{section}{\noexpand \leavevmode \numberline {6.4}Conclusion}{\reset@font\mtcSfont 145}{section.6.4}}
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\BOOKMARK [2][-]{subsection.6.2.2}{Association du transfert et du curriculum d'apprentissage}{section.6.2}% 103
\BOOKMARK [2][-]{subsection.6.2.3}{Exp\351rimentations et r\351sultats}{section.6.2}% 104
\BOOKMARK [2][-]{subsection.6.2.4}{Analyse de l'apport des Entit\351s Nomm\351es}{section.6.2}% 105
\BOOKMARK [1][-]{section.6.3}{Impact de la profondeur du syst\350me}{chapter.6}% 106
\BOOKMARK [2][-]{subsection.6.3.1}{Comparaison de l'approche par chaine de composants et de bout en bout}{section.6.3}% 107
\BOOKMARK [1][-]{section.6.3}{Impact de la profondeur du mod\350le}{chapter.6}% 106
\BOOKMARK [2][-]{subsection.6.3.1}{Comparaison de l'approche propos\351e avec une approche par chaine de composants}{section.6.3}% 107
\BOOKMARK [1][-]{section.6.4}{Conclusion}{chapter.6}% 108
\BOOKMARK [0][-]{chapter.7}{Analyse d'erreurs et exploitation de repr\351sentations internes}{part.2}% 109
\BOOKMARK [1][-]{section.7.1}{Contexte de l'analyse}{chapter.7}% 110
......
No preview for this file type
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\contentsline {subsection}{\numberline {6.2.4}Analyse de l'apport des Entit\IeC {\'e}s Nomm\IeC {\'e}es}{139}{subsection.6.2.4}
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\contentsline {section}{\numberline {6.3}Impact de la profondeur du syst\IeC {\`e}me}{142}{section.6.3}
\contentsline {section}{\numberline {6.3}Impact de la profondeur du mod\IeC {\`e}le}{142}{section.6.3}
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\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.1}Comparaison de l'approche par chaine de composants et de bout en bout}{144}{subsection.6.3.1}
\contentsline {subsection}{\numberline {6.3.1}Comparaison de l'approche propos\IeC {\'e}e avec une approche par chaine de composants}{144}{subsection.6.3.1}
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