Géraldine Damnati

France Télécom R&D

Session JEP poster P2   Lundi 9 Juin - 16h00 18h00

• papier 1620 Analyse des erreurs d'une stratégie de sondage automatique d'opinions


• Nathalie Camelin  ( LIA - Université d'Avignon)
• Frédéric Béchet  ( LIA - Université d'Avignon)
• Géraldine Damnati  ( France Télécom R&D)
• Renato De-Mori  ( LIA - Université d'Avignon)
• Résumé : La stratégie de sondage automatique d'opinions présentée extrait les distributions des opinions exprimées par les utilisateurs d'un service de téléphonie. Elle permet de sélectionner à partir d'un corpus de grande taille, les messages susceptibles d'être traités correctement par le module de Reconnaissance Automatique de la Parole (RAP) et le module de classification. Pour cette raison, il est très important de vérifier la représentativité du sous-corpus de messages sélectionnés par la stratégie de rejet. Plusieurs mesures, basées sur la divergence de Kullback-Leibler, sont proposées afin d'évaluer la validité de notre stratégie d'extraction d'opinions en analysant les différents types d'erreurs qu'elle implique.
• article



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Session JEP poster P1   Lundi 9 Juin - 16h00 18h00

• papier 1631 Construction et exploitation des réseaux de confusion dans le contexte d'une application de dialogue en langage naturel


• Bogdan Minescu  ( France Telecom, Orange Labs)
• Géraldine Damnati  ( France Telecom, Orange Labs)
• Résumé : In the context of Spoken Language Understanding (SLU), post-processing rich Automatic Speech Recognition outputs such as word lattices rather than processing a single one-best solution has proven to be an efficient way of improving applicative performances but also to propagate uncertainty towards further applicative modules in order to delay the final decision. Confusion Networks consist in summarizing the information available in a word lattice into the form of a sequence of classes of local alternative hypotheses, while providing reliable confidence measures on these hypotheses. This study presents a strategy whose goal is to reject non-relevant messages as early as possible and to compute Confusion Networks only for relevant messages. On the basis of this strategy, an improved, SLU oriented, CN generation algorithm is also proposed that significantly reduces the size of the obtained CN while improving the recognition performances.
• article



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Session TALN orale OC   Session commune JEP/TALN   Mardi 10 Juin - 10h30 12h30

• papier 1364 Transcrire les SMS comme on reconnait la parole


• Catherine Kobus  ( Orange Labs)
• François Yvon  ( LIMSI/CNRS et Université Paris Sud 11)
• Géraldine Damnati  ( Orange Labs)
• Résumé : Cet article présente une architecture inspirée des systèmes de reconnaissance vocale pour effectuer une normalisation orthographique de messages en langage SMS. Nous décrivons notre système de base, ainsi que diverses évolutions de ce système, qui permettent d'améliorer sensiblement la qualité des normalisations produites.
• article



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Session JEP poster P4   Mardi 10 Juin - 14h00 16h00

• papier 1676 LUNA : Compréhension en contexte pour le dialogue oral


• Géraldine Damnati  ( France Telecom R&D)
• Frédéric Béchet  ( Université d'Avignon)
• Renato De-Mori  ( Université d'Avignon)
• Résumé : This paper describes the first results achieved within the LUNA project in coupling the Spoken Language Understanding process with the Automatic Speech Recognition and Dialog Manager processes. This strategy is implemented and evaluated on a France Telecom telephone service application called FT3000.
• article



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