Séminaires

Speech recognition with quaternion neural networks (jeudi 17 janvier 2019 - Titouan Parcollet)

Summary: Neural network architectures are at the core of powerful automatic speech recognition systems (ASR). However, while recent researches focus on novel model architectures, the acoustic input features representation remain almost unchanged. Traditional ASR systems rely on multidimensional acoustic features such as the Mel filter bank energies alongside with the first, and second order derivatives to characterize time-frames that compose the signal sequence. Considering that these components describe three different views of the same element, neural networks have to learn both the internal relations that exist within these features, and external or global dependencies that exist between the time-frames. Quaternion-valued neural networks (QNN), recently received an important interest from researchers to process and learn such relations in multidimensional spaces. Indeed, quaternion numbers and QNNs have shown their efficiency to process multidimensional inputs as entities, to encode internal dependencies, and to solve many tasks with up to four times less learning parameters than real-valued models. The presentation will first introduce the basics of QNNs alongside with motivations to use quaternion-valued models over traditional real-valued ones. Then, a sum up of all the conduced experiments with state-of-the-art QNNs architectures (code is provided) and competitive results will be detailed.

Présentation

 

Génération de texte à partir d’AMRs (jeudi 29 novembre 2018 - Guy Lapalme)

Summary: Après avoir présenté les "Abstract Meaning Representation" (AMR) et leurs utilisations, nous décrirons un système symbolique qui fournit une traduction "littérale" en anglais. Nous comparerons ensuite ces résultats avec ceux obtenus par des méthodes basées sur l'apprentissage automatique. Nous terminerons par des suggestions pour les développeurs d'AMRs inspirées par cette vue "générative".

Bio: Guy Lapalme est professeur associé au département d'informatique et de recherche opérationnelle. Depuis plus de 30 ans, il travaille sur la correction d'orthographe, l'édition de dictionnaire et la génération automatique de texte. En 1997, il a créé le RALI un des plus grands laboratoires sur le traitement de la langue au Canada. En plus de la recherche universitaire, le RALI a effectué des recherches en collaboration avec des industriels dans les domaines du résumé automatique, de l'extraction d’information, de la traduction automatique et assistée par ordinateur et du recrutement en ligne.

Présentation

 



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