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LeBenchmark: A Reproducible Framework for Assessing Self-Supervised Representation Learning from Speech
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
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
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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Lightweight Adapter Tuning for Multilingual Speech Translation
In: The Joint Conference of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing (ACL-IJCNLP 2021) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03294912 ; The Joint Conference of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing (ACL-IJCNLP 2021), Aug 2021, Bangkok (Virtual), Thailand (2021)
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ON-TRAC' systems for the IWSLT 2021 low-resource speech translation and multilingual speech translation shared tasks
In: Proceedings of the 18th International Conference on Spoken Language Translation, ; International Conference on Spoken Language Translation (IWSLT) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03298854 ; International Conference on Spoken Language Translation (IWSLT), Aug 2021, Bangkok (virtual), Thailand. ⟨10.18653/v1/2021.iwslt-1.20⟩ (2021)
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Lightweight Adapter Tuning for Multilingual Speech Translation ...
Le, Hang; Pino, Juan; Wang, Changhan. - : arXiv, 2021
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Lightweight Adapter Tuning for Multilingual Speech Translation ...
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FlauBERT: Unsupervised Language Model Pre-training for French
In: Proceedings of the 12th Language Resources and Evaluation Conference ; LREC ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02890258 ; LREC, 2020, Marseille, France (2020)
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FlauBERT : Unsupervised Language Model Pre-training for French ; FlauBERT : des modèles de langue contextualisés pré-entraînés pour le français
In: Actes de la 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 2 : Traitement Automatique des Langues Naturelles ; 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 2 : Traitement Automatique des Langues Naturelles ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02784776 ; 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 2 : Traitement Automatique des Langues Naturelles, Jun 2020, Nancy, France. pp.268-278 (2020)
Abstract: Language models have become a key step to achieve state-of-the art results in many NLP tasks. Leveraging the huge amount of unlabeled texts available, they provide an efficient way to pretrain continuous word representations that can be fine-tuned for downstream tasks, along with theircontextualization at the sentence level. This has been widely demonstrated for English. In this paper, we introduce and share FlauBERT, a model learned on a very large and heterogeneous French corpus. We train models of different sizes using the new CNRS Jean Zay supercomputer. We apply our French language models to several NLP tasks (text classification, paraphrasing, natural language inference, parsing, word sense disambiguation) and show that they often outperform other pre-training approaches on the FLUE benchmark also presented in this article. ; Les modèles de langue pré-entraînés sont désormais indispensables pour obtenir des résultats à l’état-de-l’art dans de nombreuses tâches du TALN. Tirant avantage de l’énorme quantité de textes bruts disponibles, ils permettent d’extraire des représentations continues des mots, contextualisées au niveau de la phrase. L’efficacité de ces représentations pour résoudre plusieurs tâches de TALN a été démontrée récemment pour l’anglais. Dans cet article, nous présentons et partageons FlauBERT, un ensemble de modèles appris sur un corpus français hétérogène et de taille importante. Des modèles de complexité différente sont entraînés à l’aide du nouveau supercalculateur Jean Zay du CNRS. Nous évaluons nos modèles de langue sur diverses tâches en français (classification de textes, paraphrase, inférence en langage naturel, analyse syntaxique, désambiguïsation automatique) et montrons qu’ils surpassent souvent les autres approches sur le référentiel d’évaluation FLUE également présenté ici.
Keyword: [INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]; analyse syntaxique; BERT; classification de textes; désambiguïsation lexicale; évaluation; FlauBERT; FLUE; français; French; inférence en langue naturelle; language model; modèles de langue; natural language inference; NLP benchmark; paraphrase; parsing; text classification; word sense disambiguation
URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02784776v3/file/66.pdf
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02784776
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02784776v3/document
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Dual-decoder Transformer for Joint Automatic Speech Recognition and Multilingual Speech Translation
In: COLING 2020 (long paper) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02991564 ; COLING 2020 (long paper), Dec 2020, Virtual, Spain (2020)
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Dual-decoder Transformer for Joint Automatic Speech Recognition and Multilingual Speech Translation ...
Le, Hang; Pino, Juan; Wang, Changhan. - : arXiv, 2020
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Dual-decoder Transformer for Joint Automatic Speech Recognition and Multilingual Speech Translation ...
Le, Hang; Pino, Juan; Changhan Wang. - : Zenodo, 2020
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Dual-decoder Transformer for Joint Automatic Speech Recognition and Multilingual Speech Translation ...
Le, Hang; Pino, Juan; Changhan Wang. - : Zenodo, 2020
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Dual-decoder Transformer for Joint Automatic Speech Recognition and Multilingual Speech Translation ...
Le, Hang; Pino, Juan; Changhan Wang. - : Zenodo, 2020
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Dual-decoder Transformer for Joint Automatic Speech Recognition and Multilingual Speech Translation ...
Le, Hang; Pino, Juan; Changhan Wang. - : Zenodo, 2020
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Dual-decoder Transformer for Joint Automatic Speech Recognition and Multilingual Speech Translation ...
Le, Hang; Pino, Juan; Changhan Wang. - : Zenodo, 2020
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Emergence of Separable Manifolds in Deep Language Representations ...
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Dual-decoder Transformer for Joint Automatic Speech Recognition and Multilingual Speech Translation ...
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Influences on smartphone adoption by language learners
Doan, Nguyen Thi Le Hang. - : CALL-EJ, 2018
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Catalogues
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