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Investigating alignment interpretability for low-resource NMT
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In: ISSN: 0922-6567 ; EISSN: 1573-0573 ; Machine Translation ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03139744 ; Machine Translation, Springer Verlag, 2021, ⟨10.1007/s10590-020-09254-w⟩ (2021)
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LeBenchmark: A Reproducible Framework for Assessing Self-Supervised Representation Learning from Speech
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In: INTERSPEECH 2021: Conference of the International Speech Communication Association ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03317730 ; INTERSPEECH 2021: Conference of the International Speech Communication Association, Aug 2021, Brno, Czech Republic (2021)
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LeBenchmark: A Reproducible Framework for Assessing Self-Supervised Representation Learning from Speech
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In: INTERSPEECH 2021: ; INTERSPEECH 2021: Conference of the International Speech Communication Association ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03317730 ; INTERSPEECH 2021: Conference of the International Speech Communication Association, Aug 2021, Brno, Czech Republic (2021)
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LeBenchmark: A Reproducible Framework for Assessing Self-Supervised Representation Learning from Speech
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In: INTERSPEECH 2021: ; INTERSPEECH 2021: Conference of the International Speech Communication Association ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03317730 ; INTERSPEECH 2021: Conference of the International Speech Communication Association, Aug 2021, Brno, Czech Republic (2021)
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Investigating Language Impact in Bilingual Approaches for Computational Language Documentation
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In: Proceedings of the 1st Joint SLTU and CCURL Workshop (SLTU-CCURL 2020), ; SLTU-CCURL workshop, LREC 2020 ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02895907 ; SLTU-CCURL workshop, LREC 2020, May 2020, Marseille, France (2020)
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MaSS: A Large and Clean Multilingual Corpus of Sentence-aligned Spoken Utterances Extracted from the Bible
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In: Proceedings of The 12th Language Resources and Evaluation Conference ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02611059 ; Proceedings of The 12th Language Resources and Evaluation Conference, May 2020, Marseille, France. pp.6486 - 6493 (2020)
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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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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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A small Griko-Italian speech translation corpus
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In: 6th international workshop on spoken language technologies for under-resourced languages(SLTU'18) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01962528 ; 6th international workshop on spoken language technologies for under-resourced languages(SLTU'18), Aug 2018, New Delhi, India (2018)
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Unsupervised Word Segmentation from Speech with Attention
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In: Interspeech 2018 ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01818092 ; Interspeech 2018, Sep 2018, Hyderabad, India (2018)
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Unsupervised Word Segmentation from Speech with Attention ...
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Unwritten Languages Demand Attention Too! Word Discovery with Encoder-Decoder Models
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In: IEEE Automatic Speech Recognition and Understanding (ASRU) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01592091 ; IEEE Automatic Speech Recognition and Understanding (ASRU), Dec 2017, Okinawa, Japan (2017)
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Unsupervised Word Discovery Using Attentional Encoder-Decoder Models
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In: WiNLP workshop, ACL 2017 ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02895851 ; WiNLP workshop, ACL 2017, Jul 2017, Vancouver, Canada (2017)
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