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Comparison between Neural and Statistical translation after transliteration of Algerian Arabic Dialect
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In: WiNLP: Women & Underrepresented Minorities in Natural Language Processing (co-located withACL 2017) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01570298 ; WiNLP: Women & Underrepresented Minorities in Natural Language Processing (co-located withACL 2017), Jul 2017, Vancouver, Canada ; http://www.winlp.org/winlp-workshop (2017)
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A Bambara Tonalization System for Word Sense Disambiguation Using Differential Coding, Segmentation and Edit Operation Filtering
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In: Proceedings of the The 8th International Joint Conference on Natural Language Processing ; The 8th International Joint Conference on Natural Language Processing (IJCNLP 2017) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01685393 ; The 8th International Joint Conference on Natural Language Processing (IJCNLP 2017), Nov 2017, Taipei, Taiwan. pp.694 - 703 (2017)
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Big Five vs. Prosodic Features as Cues to Detect Abnormality in SSPNET-Personality Corpus
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In: Interspeech ; https://hal.inria.fr/hal-01583510 ; Interspeech, Aug 2017, Stockholm, Sweden ; http://www.interspeech2017.org/ (2017)
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Baby Cry Sound Detection: A Comparison of Hand Crafted Features and Deep Learning Approach
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In: 18th International Conference on Engineering Applications of Neural Networks ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01588679 ; 18th International Conference on Engineering Applications of Neural Networks, Aug 2017, Athens, Greece. pp.2096 - 179 (2017)
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First Experiments to Detect Anomaly Using Personality Traits vs. Prosodic Features
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In: 19th International Conference on Speech and Computer (SPECOM) ; https://hal.inria.fr/hal-01583539 ; 19th International Conference on Speech and Computer (SPECOM), Sep 2017, Hatfield, Hertfordshire, United Kingdom ; https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-66429-3_37 (2017)
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UDLex: Towards Cross-language Subcategorization Lexicons
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In: Proceedings of the Fourth International Conference on Dependency Linguistics ; Fourth International Conference on Dependency Linguistics (Depling 2017) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01856180 ; Fourth International Conference on Dependency Linguistics (Depling 2017), University of Pisa, Sep 2017, Pise, Italy (2017)
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Unsupervised relation extraction from scientific texts using self-organizing maps
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In: Actes du 1er Atelier sur l' Extraction et la Modélisation de Connaissances à partir de textes scientifiques, plateforme PFIA 2017 ; 1er Atelier sur l' Extraction et la Modélisation de Connaissances à partir de textes scientifiques, associé à PFIA 2017 (EMC-Sci 2017) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01913664 ; 1er Atelier sur l' Extraction et la Modélisation de Connaissances à partir de textes scientifiques, associé à PFIA 2017 (EMC-Sci 2017), Jul 2017, Caen, France. pp.25-32 (2017)
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A Distant Learning Approach for Extracting Hypernym Relations from Wikipedia Disambiguation Pages
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In: Procedia Computer Science - Vol. 112 - 2017 ; 21st International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES 2017) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01919073 ; 21st International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information & Engineering Systems (KES 2017), Sep 2017, Marseille, France. pp.1764-1773 (2017)
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Delexicalized Word Embeddings for Cross-lingual Dependency Parsing
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In: EACL ; https://hal.inria.fr/hal-01590639 ; EACL, Apr 2017, Valencia, Spain. pp.241 - 250, ⟨10.18653/v1/E17-1023⟩ ; http://eacl2017.org/ (2017)
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Evaluation of word embeddings against cognitive processes: primed reaction times in lexical decision and naming tasks
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In: Proceedings of the 2nd Workshop on Evaluating Vector Space Representations for NLP ; https://hal-amu.archives-ouvertes.fr/hal-01773220 ; Proceedings of the 2nd Workshop on Evaluating Vector Space Representations for NLP, 2017, Copenhagen, Denmark. pp.21 - 26 (2017)
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FrenchSentiClass : an Automated System for French Sentiment Classification ; FrenchSentiClass : un Système Automatisé pour la Classification de Sentiments en Français
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In: Actes de l’atelier DEFT de la conférence TALN 2017 ; DEFT: Défi Fouille de Texte ; https://hal-lirmm.ccsd.cnrs.fr/lirmm-01563411 ; DEFT: Défi Fouille de Texte, Jun 2017, Orléans, France (2017)
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Neural Networks for Multi-Word Expression Detection
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In: Proceedings of the 13th Workshop on Multiword Expressions (MWE 2017) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03025446 ; Proceedings of the 13th Workshop on Multiword Expressions (MWE 2017), Apr 2017, Valencia, Spain. pp.60-65, ⟨10.18653/v1/W17-1707⟩ (2017)
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From Phonemes to Robot Commands with a Neural Parser
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In: IEEE ICDL-EPIROB Workshop on Language Learning ; https://hal.inria.fr/hal-01665823 ; IEEE ICDL-EPIROB Workshop on Language Learning, Sep 2017, Lisbon, Portugal. pp.1-2 (2017)
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Structured Named Entity Recognition by Cascading CRFs
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In: Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (CICling) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01579109 ; Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (CICling), Apr 2017, Budapest, Hungary (2017)
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Introduction à "Enseigner les langues anciennes à l'ère digitale : apprendre par et pour les Humanités numériques ?"
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In: Enseigner les langues anciennes à l'ère digitale : apprendre par et pour les Humanités numériques ? ; https://hal-normandie-univ.archives-ouvertes.fr/hal-02371388 ; Enseigner les langues anciennes à l'ère digitale : apprendre par et pour les Humanités numériques ?, Séverine Clément-Tarantino; Charlotte Tournier, Mar 2017, Lille, France (2017)
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Pronunciation and disfluency modeling for expressive speech synthesis ; Modélisation de la prononciation et des disfluences pour la synthèse de la parole expressive
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In: https://hal.inria.fr/tel-01668014 ; Artificial Intelligence [cs.AI]. Université Rennes 1, 2017. English. ⟨NNT : 2017REN1S076⟩ (2017)
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Abstract:
In numerous domains, the usage of synthetic speech is conditioned upon the ability of speech synthesis systems to generate natural and expressive speech. In this frame, we address the problem of expressivity in TTS by incorporating two phenomena with a high impact on speech: pronunciation variants and speech disfluencies. In the first part of this thesis, we present a new pronunciation variant generation method which works by adapting standard i.e., dictionary-based, pronunciations to a spontaneous style. Its strength and originality lie in exploiting a wide range of linguistic, articulatory and acoustic features and to use a probabilistic machine learning framework, namely conditional random fields (CRFs) and language models. Extensive experiments on the Buckeye corpus demonstrate the effectiveness of this approach through objective and subjective evaluations. Listening tests on synthetic speech show that adapted pronunciations are judged as more spontaneous than standard ones, as well as those realized by real speakers. Furthermore, we show that the method can be extended to other adaptation tasks, for instance, to solve the problem of inconsistency between phoneme sequences handled in TTS systems. The second part of this thesis explores a novel approach to automatic generation of speech disfluencies for TTS. Speech disfluencies are one of the most pervasive phenomena in spontaneous speech, therefore being able to automatically generate them is crucial to have more expressive synthetic speech. The proposed approach provides the advantage of generating several types of disfluencies: pauses, repetitions and revisions. To achieve this task, we formalize the problem as a theoretical process, where transformation functions are iteratively composed. We present a first implementation of the proposed process using CRFs and language models, before conducting objective and perceptual evaluations. These experiments lead to the conclusion that our proposition is effective to generate disfluencies, and highlights perspectives for future improvements. ; Dans la première partie de cette thèse, nous présentons une nouvelle méthode de production de variantes de prononciations qui adapte des prononciations standards, c'est-à-dire issues d'un dictionnaire, à un style spontané. Cette méthode utilise une vaste gamme d'informations linguistiques, articulatoires et acoustiques, ainsi qu'un cadre probabiliste d'apprentissage automatique, à savoir les champs aléatoires conditionnels (CAC) et les modèles de langage. Nos expériences poussées sur le corpus Buckeye démontrent l'efficacité de l'approche à travers des évaluations objectives et perceptives. Des tests d'écoutes sur de la parole synthétisée montrent que les prononciations adaptées sont jugées plus spontanées que les prononciations standards, et même que celle réalisées par les locuteurs du corpus étudié. Par ailleurs, nous montrons que notre méthode peut être étendue à d'autres tâches d'adaptation, par exemple pour résoudre des problèmes d'incohérences entre les différentes séquences de phonèmes manipulées par un système de synthèse. La seconde partie de la thèse explore une nouvelle approche de production automatique de disfluences dans les énoncés en entrée d'un système de synthèse de la parole. L'approche proposée offre l'avantage de considérer plusieurs types de disfluences, à savoir des pauses, des répétitions et des révisions. Pour cela, nous présentons une formalisation novatrice du processus de production de disfluences à travers un mécanisme de composition de ces disfluences. Nous présentons une première implémentation de notre processus, elle aussi fondée sur des CAC et des modèles de langage, puis conduisons des évaluations objectives et perceptives. Celles-ci nous permettent de conclure à la bonne fonctionnalité de notre proposition et d'en discuter les pistes principales d'amélioration.
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Keyword:
[INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]; [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG]; [INFO.INFO-TS]Computer Science [cs]/Signal and Image Processing; [INFO.INFO-TT]Computer Science [cs]/Document and Text Processing; Adaptation de la prononciation; Disfluency modeling; Expressive speech synthesis; Expressivité dans la synthèse de la parole; Modélisation de la disfluence; Pronunciation adaptation
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URL: https://hal.inria.fr/tel-01668014
https://hal.inria.fr/tel-01668014v2/file/QADER_Raheel.pdf
https://hal.inria.fr/tel-01668014v2/document
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Prepaid or Postpaid? That is the question. Novel Methods of Subscription Type Prediction in Mobile Phone Services
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In: https://hal.inria.fr/hal-01610931 ; 2017 (2017)
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Information Extraction for the Seed Development Regulatory Networks of Arabidopsis thaliana ; Extraction d’Information pour les réseaux de régulation de la graine chez Arabidopsis thaliana.
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In: https://hal.inrae.fr/tel-02786135 ; Artificial Intelligence [cs.AI]. Université Paris Saclay (COMUE), 2017. English (2017)
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SemEval-2017 Task 1: Semantic Textual Similarity Multilingual and Cross-lingual Focused Evaluation
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In: Proceedings of the 11th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2017) ; The 11th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2017) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01560674 ; The 11th International Workshop on Semantic Evaluation (SemEval-2017), Steven Bethard; Marine Carpuat; Marianna Apidianaki; Saif M. Mohammad; Daniel Cer; David Jurgens, Aug 2017, Vancouver, Canada. pp.1 - 14 (2017)
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Label-Dependencies Aware Recurrent Neural Networks
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In: Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (CICling) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01579071 ; Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (CICling), Apr 2017, Budapest, Hungary ; http://www.cicling.org/2017/ (2017)
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