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Projet AMIS : résumé et traduction automatique de vidéos

Projet AMIS : résumé et traduction automatique de vidéos
Mohamed Amine Menacer, Dominique Fohr, Denis Jouvet, Karima Abidi, David Langlois and Kamel Smaïli
La démonstration de résumé et de traduction automatique de vidéos résulte de nos travaux dans le projet AMIS. L’objectif du projet était d’aider un voyageur à comprendre les nouvelles dans un pays étranger. Pour cela, le projet propose de résumer et traduire automatiquement une vidéo en langue étrangère (ici, l’arabe). Un autre objectif du projet était aussi de comparer les opinions et sentiments exprimés dans plusieurs vidéos comparables. La démonstration porte sur l’aspect résumé, transcription et traduction. Les exemples montrés permettront de comprendre et mesurer qualitativement les résultats du projet.

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Qu’apporte BERT à l’analyse syntaxique en constituants discontinus ? Une suite de tests pour évaluer les prédictions de structures syntaxiques discontinues en anglais



Qu’apporte BERT à l’analyse syntaxique en constituants discontinus ? Une suite de tests pour évaluer les prédictions de structures syntaxiques discontinues en anglais
Maximin Coavoux
Cet article propose d’analyser les apports d’un modèle de langue pré-entraîné de type BERT (bidirectional encoder representations from transformers) à l’analyse syntaxique en constituants discontinus en anglais (PTB, Penn Treebank). Pour cela, nous réalisons une comparaison des erreurs d’un analyseur syntaxique dans deux configurations (i) avec un accès à BERT affiné lors de l’apprentissage (ii) sans accès à BERT (modèle n’utilisant que les données d’entraînement). Cette comparaison s’appuie sur la construction d’une suite de tests que nous rendons publics. Nous annotons les phrases de la section de validation du Penn Treebank avec des informations sur les phénomènes syntaxiques à l’origine des discontinuités. Ces annotations nous permettent de réaliser une évaluation fine des capacités syntaxiques de l’analyseur pour chaque phénomène cible. Nous montrons que malgré l’apport de BERT à la qualité des analyses (jusqu’à 95 en F 1 ), certains phénomènes complexes ne sont toujours pas analysés de manière satisfaisante.