Adapt a Text-Oriented Chunker for Oral Data: How Much Manual Effort is Necessary?

In this paper, we try three distinct approaches to chunk transcribed oral data with labeling tools learnt from a corpus of written texts. The purpose is to reach the best possible results with the least possible manual correction or re-learning effort.

Mots clés

Chunking machine learning

Domaines

Linguistique

Liste complète des métadonnées

Format du dépôt	Fichier
Type de dépôt	Communication dans un congrès
Titre	en Adapt a Text-Oriented Chunker for Oral Data: How Much Manual Effort is Necessary?
Résumé	en In this paper, we try three distinct approaches to chunk transcribed oral data with labeling tools learnt from a corpus of written texts. The purpose is to reach the best possible results with the least possible manual correction or re-learning effort.
Auteur(s)	Isabelle Tellier ¹ , Yoann Dupont ¹ , Iris Eshkol ² , Ilaine Wang ¹ 1 Lattice - Lattice - Langues, Textes, Traitements informatiques, Cognition - UMR 8094 ( 104851 ) - Lattice - ENS 1, rue Maurice Arnoux 92120 Montrouge - France Université Sorbonne Nouvelle - Paris 3 ( 52995 ) ; Université Sorbonne Paris Cité ( 303171 ) ; Centre National de la Recherche Scientifique UMR8094 ( 441569 ) ; Université Paris Sciences et Lettres ( 564132 ) ; Département Littératures et langage - ENS Paris ( 1072648 ) ; École normale supérieure - Paris ( 59704 ) ; Université Paris Sciences et Lettres ( 564132 ) 2 LLL - Laboratoire Ligérien de Linguistique ( 243264 ) - UFR LLSH-Université d'Orléans BP 46527 45065 Orléans cedex 2 - France Bibliothèque nationale de France UMR7270 ( 201530 ) ; Université d'Orléans UMR7270 ( 300297 ) ; Université de Tours UMR7270 ( 300298 ) ; Centre National de la Recherche Scientifique UMR7270 ( 441569 )
Langue du document	Anglais
Date de production/écriture	2013
Vulgarisation	Non
Actes	Non
Comité de lecture	Oui
Invité	Non
Audience	Internationale
Date de publication	2013
Titre du congrès	14th International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL)
Date début congrès	2013-10-20
Date fin congrès	2013-10-23
Ville	Hefei
Pays	Chine
Domaine(s)	Sciences de l'Homme et Société/Linguistique
Mots-clés	en Chunking, machine learning

Fichier principal

main.pdf ( 354.3 Ko )

Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Iris Eshkol, Eshkol-Taravella : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://hal.science/hal-01174605

Soumis le : jeudi 9 juillet 2015 à 13:14:23

Dernière modification le : vendredi 19 avril 2024 à 16:18:57

Archivage à long terme le : mercredi 26 avril 2017 à 01:43:35

Dates et versions

hal-01174605, version 1 (09-07-2015)

Identifiants

HAL Id : hal-01174605 , version 1

Citer

Isabelle Tellier, Yoann Dupont, Iris Eshkol, Ilaine Wang. Adapt a Text-Oriented Chunker for Oral Data: How Much Manual Effort is Necessary?. 14th International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL), Oct 2013, Hefei, China. ⟨hal-01174605⟩

Exporter

BibTeX TEI Dublin Core DC Terms EndNote Datacite

Collections

ENS-PARIS BNF UNIV-TOURS CNRS UNIV-ORLEANS UNIV-PARIS3 LATTICE LLL PSL

141 Consultations

321 Téléchargements

Dernière date de mise à jour le 06/04/2024