Un Sous-espace Thématique Latent pour la Compréhension du Langage Parlé (A Latent Topic-based Subspace for Spoken Language Understanding) (2016)

Abstract: Les applications de compréhension du langage parlé sont moins performantes si les documents transcrits automatiquement contiennent un taux d’erreur-mot élevé. Des solutions récentes proposent de projeter ces transcriptions dans un espace de thèmes, comme par exemple l’allocation latente de Dirichlet (LDA), la LDA supervisée ainsi que le modèle author-topic (AT). Une représentation compacte originale, appelée c-vector, a été récemment introduite afin de surmonter la difficulté liée au choix de la taille de ces espaces thématiques. Cette représentation améliore la robustesse aux erreurs de transcription, en compactant les différentes représentations LDA d’un document parlé dans un espace réduit. Le défaut majeur de cette méthode est le nombre élevé de sous-tâches nécessaires à la construction de l’espace c-vector. Cet article propose de corriger ce défaut en utilisant un cadre original fondé sur un espace de caractéristiques robustes de faible dimension provenant d’un ensemble de modèles AT considérant à la fois le contenu du dialogue parlé (les mots) et la classe du document. Les expérimentations, conduites sur le corpus DECODA, montrent que la représentation proposée permet un gain de plus de 2.5 points en termes de conversations correctement classifiées.

## introduction les performances des applications de compréhension du langage diminuent lorsque les transcriptions automatiques des documents parlés contiennent un grand nombre d'erreurs. l'étape de reconnaissance de la parole doit faire face à des difficultés d'origines (conditions de prise du son, bruits environnementaux, nombreuses disfluences...). des travaux récents portant sur l'analyse des conversations parlées, l'analyse de la parole, l'identification du sujet et la segmentation, peuvent être trouvés dans @xcite @xcite @xcite et @xcite . une manière efficace pour améliorer la robustesse des systèmes de reconnaissance automatique de la parole (srap) est de projeter les conversations dans un espace abstrait permettant une classification efficace de ces dialogues dans un espace caché robuste. de nombreux espaces thématiques non supervisés ont été proposés afin de représenter efficacement le contenu d'un dialogue comme l'allocation latente de dirichlet (latent dirichlet allocation ou lda) @xcite et les modèles author-topic (at) @xcite . @xcite et @xcite ont respectivement surmonté deux difficultés : la suite de ce papier est organisée comme suit. les approches proposées sont décrites dans la section 2. la section 3 présente le protocole expérimental et expose les résultats. enfin, la section 5 conclut ce travail et offre quelques perspectives. ## protocole expérimental l'efficacité de la représentation compacte proposée dans le lts est évaluée dans le cadre du corpus decoda @xcite . ce corpus comporte environ 74 heures d'enregistrements audio relatifs à 1 514 conversations téléphoniques manuellement annotées en 8 (@xmath0: itinéraire, objets trouvés, horaire, carte de transport, état du trafic, prix du ticket, infractions, offres spéciales. 740 conversations servent pour la phase d'apprentissage, 175 pour le développement et 327 pour le test. la transcription des dialogues a été effectuée par le srap speeral du lia @xcite . les paramètres du modèle acoustique ont été estimés à partir de 150 heures de conversations téléphoniques. le vocabulaire contient 5 782 mots. un modèle de langage 3-grammes a été obtenu en adaptant un ml basique sur les transcriptions du corpus d'apprentissage. ce système atteint un taux d'erreur de mots de 33.8% sur le corpus d'apprentissage, 45.2% sur le corpus de développement, et 49.5% sur celui de test. ces taux élevés sont dus aux disfluences et aux environnements acoustiques défavorables (par exemple, un appel depuis une rue bruyante avec un téléphone portable). une approche de classification fondée sur la distance de mahalanobis @xcite est utilisée pour trouver le thème principal d'un dialogue. cette approche probabiliste ignore le processus par lequel les vecteurs ont été extraits. une fois qu'un vecteur compact a été obtenu à partir d'un actes de la conférence conjointe jep-taln-recital 2016, volume 1 : jep document, le mécanisme de sa représentation est ignoré et il est considéré comme une observation provenant d'un modèle probabiliste génératif. la métrique de mahalanobis affecte un document d au thème le plus probable c. sachant un ensemble de documents d'apprentissage, soit w la matrice de covariance intra-document définie par : la section 4.1 présente les résultats obtenus avec deux représentations fondées sur les modèles at et la technique c-vecteur. ensuite, la proposition compacte originale s'appuyant sur un lts est comparée avec la représentation c-vecteur dans la section 4.2.