@@ -79,7 +79,7 @@ Le second système ($ECS_{texte+carac}$) est aussi appris à l'aide des transcri
Toutefois, il est enrichi par l'extraction automatique de caractéristiques extraites à l'aide de l'outil MACAON~[\cite{nasr2011macaon}].
Nous utilisons notamment les lemmes, les étiquettes morphosyntaxiques, les \textit{"governor words"} ainsi que leurs relations avec le mot courant.
En complément, nous extrayons des caractéristiques morphologiques correspondant aux n-grammes de la première à la troisième lettre du mot, ainsi qu'aux mêmes n-grammes des dernières lettres du mot.
% TODO : edwin : citation pour les caractéristiques : ask NC
Nous utilisons les mêmes caractéristiques que celles décrites dans~[\cite{simonnet2017asr}].
L'évaluation de la tâche est effectuée avec les métriques du taux d'erreurs sur les concepts (CER) et du taux d'erreurs sur les concepts et leurs valeurs (CVER).
Comme détaillé dans la section~\ref{eval_NER-SLU}, il s'agit des métriques couramment utilisées pour l'évaluation dans le cadre de cette tâche.
\contentsline {xchapter}{Extraction de concepts s\IeC {\'e}mantiques}{127}{chapter.6}
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {figure}{\numberline {6.1}{\ignorespaces Repr\IeC {\'e}sentation sch\IeC {\'e}matique de la cha\IeC {\^\i }ne d'apprentissages successifs en quatre \IeC {\'e}tapes. Les couleurs repr\IeC {\'e}sentent un type de couche neuronale, en orange, les couches CNN, en bleu, les couches bLSTM, en jaune, la couche lin\IeC {\'e}aire, et en vert, la couche softmax. "C" repr\IeC {\'e}sente les poids conserv\IeC {\'e}s et "R" repr\IeC {\'e}sente la couche r\IeC {\'e}initialis\IeC {\'e}e.}}{136}{figure.6.1}
\contentsline {figure}{\numberline {6.1}{\ignorespaces Repr\IeC {\'e}sentation sch\IeC {\'e}matique de la cha\IeC {\^\i }ne d'apprentissages successifs en quatre \IeC {\'e}tapes. Les couleurs repr\IeC {\'e}sentent un type de couche neuronale, en orange, les couches CNN, en bleu, les couches bLSTM, en jaune, la couche lin\IeC {\'e}aire, et en vert, la couche softmax. "C" repr\IeC {\'e}sente les poids conserv\IeC {\'e}s et "R" repr\IeC {\'e}sente la couche r\IeC {\'e}initialis\IeC {\'e}e.}}{137}{figure.6.1}
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {figure}{\numberline {6.2}{\ignorespaces Impact par concepts sur le nombre d'erreurs en fonction de l'utilisation des entit\IeC {\'e}s nomm\IeC {\'e}es dans la cha\IeC {\^\i }ne d'apprentissage.}}{140}{figure.6.2}
\contentsline {table}{\numberline {6.1}{\ignorespaces R\IeC {\'e}sultats exp\IeC {\'e}rimentaux d'une cha\IeC {\^\i }ne de composants \IeC {\'e}tat de l'art appliqu\IeC {\'e}e \IeC {\`a} l'ensemble de test de MEDIA.}}{130}{table.6.1}
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {table}{\numberline {6.2}{\ignorespaces R\IeC {\'e}sultats exp\IeC {\'e}rimentaux de l'extraction de concepts s\IeC {\'e}mantiques de bout en bout pour les ensembles de d\IeC {\'e}veloppement et de test de MEDIA.}}{131}{table.6.2}
\contentsline {table}{\numberline {6.2}{\ignorespaces R\IeC {\'e}sultats exp\IeC {\'e}rimentaux de l'extraction de concepts s\IeC {\'e}mantiques de bout en bout pour les ensembles de d\IeC {\'e}veloppement et de test de MEDIA.}}{132}{table.6.2}
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {table}{\numberline {6.3}{\ignorespaces R\IeC {\'e}sultats exp\IeC {\'e}rimentaux de l'extraction de concepts s\IeC {\'e}mantiques de bout en bout pour les ensembles de d\IeC {\'e}veloppement et de test de MEDIA. Exploitation de l'algorithme Beam Search et d'un mod\IeC {\`e}le de langage 5-gramme.}}{132}{table.6.3}
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {table}{\numberline {6.4}{\ignorespaces R\IeC {\'e}sultats exp\IeC {\'e}rimentaux de l'extraction de concepts s\IeC {\'e}mantiques de bout en bout pour l'ensemble de test de MEDIA par l'utilisation de mod\IeC {\`e}le de langage 5-gramme et du mode \IeC {\'e}toile.}}{133}{table.6.4}
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {table}{\numberline {6.5}{\ignorespaces R\IeC {\'e}sultats exp\IeC {\'e}rimentaux de l'extraction de concepts s\IeC {\'e}mantiques pour l'ensemble de d\IeC {\'e}veloppement et de test de MEDIA avec une cha\IeC {\^\i }ne d'apprentissage incorporant les entit\IeC {\'e}s nomm\IeC {\'e}es. Les r\IeC {\'e}sultats encadr\IeC {\'e}s par " sont report\IeC {\'e}s de la table~\ref {res:MEDIA_E2E}.}}{137}{table.6.5}
\contentsline {table}{\numberline {6.5}{\ignorespaces R\IeC {\'e}sultats exp\IeC {\'e}rimentaux de l'extraction de concepts s\IeC {\'e}mantiques pour l'ensemble de d\IeC {\'e}veloppement et de test de MEDIA avec une cha\IeC {\^\i }ne d'apprentissage incorporant les entit\IeC {\'e}s nomm\IeC {\'e}es. Les r\IeC {\'e}sultats encadr\IeC {\'e}s par " sont report\IeC {\'e}s de la table~\ref {res:MEDIA_E2E}.}}{138}{table.6.5}
\defcounter {refsection}{0}\relax
\contentsline {table}{\numberline {6.6}{\ignorespaces R\IeC {\'e}sultats exp\IeC {\'e}rimentaux pour une cha\IeC {\^\i }ne d'apprentissage incorporant les entit\IeC {\'e}s nomm\IeC {\'e}es sur l'ensemble de d\IeC {\'e}veloppement et de test de MEDIA, par exploitation du beam search avec un mod\IeC {\`e}le de langage 5-gramme. Les r\IeC {\'e}sultats encadr\IeC {\'e}s par des " sont report\IeC {\'e}s de la table~\ref {res:MEDIA_E2E_B5G}.}}{138}{table.6.6}
{\reset@font\mtcSfont\mtc@string\contentsline{section}{\noexpand \leavevmode \numberline {6.2}Transfert d'apprentissage pilot\IeC {\'e} par une strat\IeC {\'e}gie de curriculum}{\reset@font\mtcSfont 134}{section.6.2}}
{\reset@font\mtcSSfont\mtc@string\contentsline{subsection}{\noexpand \leavevmode \numberline {6.2.1}Apprentissage par curriculum}{\reset@font\mtcSSfont 135}{subsection.6.2.1}}
{\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 {6.2.3}Exp\IeC {\'e}rimentations et r\IeC {\'e}sultats}{\reset@font\mtcSSfont 136}{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 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}}
