WSIM : une méthode de détection de thème fondée sur la similarité entre mots

Auteurs
Brun, Armelle
Smaïli, Kamel
Haton, Jean-Paul
Résumé
L’adaptation des modèles de langage dans les systèmes de reconnaissance de la parole est un des enjeux importants de ces dernières années. Elle permet de poursuivre la reconnaissance en utilisant le modèle de langage adéquat : celui correspondant au thème identifié. Dans cet article nous proposons une méthode originale de détection de thème fondée sur des vocabulaires caractéristiques de thèmes et sur la similarité entre mots et thèmes. Cette méthode dépasse la méthode classique (TFIDF) de 14%, ce qui représente un gain important en terme d’identification. Nous montrons également l’intérêt de choisir un vocabulaire adéquat. Notre méthode de détermination des vocabulaires atteint des performances 3 fois supérieures à celles obtenues avec des vocabulaires construits sur la fréquence des mots.
Mots-clés
détection de thème
modèle de langage
arbre
arbre de décision
corpus
corpus d’apprentissage
Document