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Controlling Utterance Length in NMT-based Word Segmentation with Attention
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In: International Workshop on Spoken Language Translation ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02343206 ; International Workshop on Spoken Language Translation, Nov 2019, Hong-Kong, China (2019)
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Empirical Evaluation of Sequence-to-Sequence Models for Word Discovery in Low-resource Settings
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In: Interspeech 2019 ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02193867 ; Interspeech 2019, Sep 2019, Graz, Austria (2019)
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Word Recognition, Competition, and Activation in a Model of Visually Grounded Speech
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In: Proceedings of the 23rd Conference on Computational Natural Language Learning (CoNLL) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02359540 ; Proceedings of the 23rd Conference on Computational Natural Language Learning (CoNLL), Nov 2019, Hong Kong, China. pp.339-348, ⟨10.18653/v1/K19-1032⟩ (2019)
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The Zero Resource Speech Challenge 2019: TTS without T
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In: Interspeech 2019 - 20th Annual Conference of the International Speech Communication Association ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02274112 ; Interspeech 2019 - 20th Annual Conference of the International Speech Communication Association, Sep 2019, Graz, Austria (2019)
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Models of Visually Grounded Speech Signal Pay Attention to Nouns: A Bilingual Experiment on English and Japanese
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In: International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02013984 ; International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), May 2019, Brighton, United Kingdom. pp.8618-8622, ⟨10.1109/ICASSP.2019.8683069⟩ (2019)
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A neural approach for inducing multilingual resources and natural language processing tools for low-resource languages
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In: ISSN: 1351-3249 ; EISSN: 1469-8110 ; Natural Language Engineering ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01976297 ; Natural Language Engineering, Cambridge University Press (CUP), 2019, 25 (01), pp.43-67. ⟨10.1017/S1351324918000293⟩ (2019)
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How Does Language Influence Documentation Workflow? Unsupervised Word Discovery Using Translations in Multiple Languages
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In: Journées Scientifiques du Groupement de Recherche: Linguistique Informatique, Formelle et de Terrain (LIFT). ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02895895 ; Journées Scientifiques du Groupement de Recherche: Linguistique Informatique, Formelle et de Terrain (LIFT)., Nov 2019, Orléans, France (2019)
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Abstract:
International audience ; Comment la langue influence le processus de documentation ? Découverte non supervisée de mots basée sur des traductions en langues multiples Pour la documentation des langues, la transcription est un processus très coûteux : une minute d'enregistrement nécessiterait environ une heure et demie de travail pour un linguiste (Austin and Sallabank, 2013). Récemment, la collecte de traductions (dans des langues bien documentées) alignées aux enregistrements est devenue une solution populaire pour garantir l'interprétabilité des enregistrements (Adda et al., 2016) et aider à leur traitement automatique. Dans cet article, nous étudions l'impact de la langue de traduction sur les approches automatiques en documentation des langues. Nous traduisons un corpus parallèle bilingue Mboshi-Français (Godard et al., 2017) dans quatre autres langues, et évaluons l'impact de la langue de traduction sur une tâche de segmentation en mots non supervisée. Nos résultats suggèrent que la langue de traduction peut influencer légèrement la qualité de segmentation. Cependant, combiner l'information apprise par différents modèles bilingues nous permet d'améliorer ces résultats de manière marginale.
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Keyword:
[INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]; [INFO]Computer Science [cs]; approches multilingues; découverte non supervisée du lexique; documentation des langues; language documentation; multilingual approaches; unsupervised word discovery
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URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02895895 https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02895895/file/1910.05154.pdf https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02895895/document
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Controlling Utterance Length in NMT-based Word Segmentation with Attention ...
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Controlling Utterance Length in NMT-based Word Segmentation with Attention ...
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Controlling Utterance Length in NMT-based Word Segmentation with Attention ...
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MaSS - Multilingual corpus of Sentence-aligned Spoken utterances ...
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MaSS - Multilingual corpus of Sentence-aligned Spoken utterances ...
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How Does Language Influence Documentation Workflow? Unsupervised Word Discovery Using Translations in Multiple Languages ...
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Word Recognition, Competition, and Activation in a Model of Visually Grounded Speech ...
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Models of Visually Grounded Speech Signal Pay Attention To Nouns: a Bilingual Experiment on English and Japanese ...
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