@inproceedings{bourgeade-muller-2019-representation,
title = "Repr{\'e}sentation s{\'e}mantique distributionnelle et alignement de conversations par chat (Distributional semantic representation and alignment of online chat conversations )",
author = "Bourgeade, Tom and
Muller, Philippe",
editor = "Morin, Emmanuel and
Rosset, Sophie and
Zweigenbaum, Pierre",
booktitle = "Actes de la Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Volume II : Articles courts",
month = "7",
year = "2019",
address = "Toulouse, France",
publisher = "ATALA",
url = "https://aclanthology.org/2019.jeptalnrecital-court.26/",
pages = "399--408",
language = "fra",
abstract = {Les mesures de similarit{\'e} textuelle ont une place importante en TAL, du fait de leurs nombreuses applications, en recherche d`information et en classification notamment. En revanche, le dialogue fait moins l`objet d`attention sur cette question. Nous nous int{\'e}ressons ici {\`a} la production d`une similarit{\'e} dans le contexte d`un corpus de conversations par chat {\`a} l`aide de m{\'e}thodes non-supervis{\'e}es, exploitant {\`a} diff{\'e}rents niveaux la notion de s{\'e}mantique distributionnelle, sous forme d`embeddings. Dans un m{\^e}me temps, pour enrichir la mesure, et permettre une meilleure interpr{\'e}tation des r{\'e}sultats, nous {\'e}tablissons des alignements explicites des tours de parole dans les conversations, en exploitant la distance de Wasserstein, qui permet de prendre en compte leur dimension structurelle. Enfin, nous {\'e}valuons notre approche {\`a} l`aide d`une t{\^a}che externe sur la petite partie annot{\'e}e du corpus, et observons qu`elle donne de meilleurs r{\'e}sultats qu`une variante plus na{\"i}ve {\`a} base de moyennes.}
}<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<modsCollection xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3">
<mods ID="bourgeade-muller-2019-representation">
<titleInfo>
<title>Représentation sémantique distributionnelle et alignement de conversations par chat (Distributional semantic representation and alignment of online chat conversations )</title>
</titleInfo>
<name type="personal">
<namePart type="given">Tom</namePart>
<namePart type="family">Bourgeade</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Philippe</namePart>
<namePart type="family">Muller</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<originInfo>
<dateIssued>2019-07</dateIssued>
</originInfo>
<typeOfResource>text</typeOfResource>
<language>
<languageTerm type="text">fra</languageTerm>
</language>
<relatedItem type="host">
<titleInfo>
<title>Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Volume II : Articles courts</title>
</titleInfo>
<name type="personal">
<namePart type="given">Emmanuel</namePart>
<namePart type="family">Morin</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">editor</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Sophie</namePart>
<namePart type="family">Rosset</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">editor</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Pierre</namePart>
<namePart type="family">Zweigenbaum</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">editor</roleTerm>
</role>
</name>
<originInfo>
<publisher>ATALA</publisher>
<place>
<placeTerm type="text">Toulouse, France</placeTerm>
</place>
</originInfo>
<genre authority="marcgt">conference publication</genre>
</relatedItem>
<abstract>Les mesures de similarité textuelle ont une place importante en TAL, du fait de leurs nombreuses applications, en recherche d‘information et en classification notamment. En revanche, le dialogue fait moins l‘objet d‘attention sur cette question. Nous nous intéressons ici à la production d‘une similarité dans le contexte d‘un corpus de conversations par chat à l‘aide de méthodes non-supervisées, exploitant à différents niveaux la notion de sémantique distributionnelle, sous forme d‘embeddings. Dans un même temps, pour enrichir la mesure, et permettre une meilleure interprétation des résultats, nous établissons des alignements explicites des tours de parole dans les conversations, en exploitant la distance de Wasserstein, qui permet de prendre en compte leur dimension structurelle. Enfin, nous évaluons notre approche à l‘aide d‘une tâche externe sur la petite partie annotée du corpus, et observons qu‘elle donne de meilleurs résultats qu‘une variante plus naïve à base de moyennes.</abstract>
<identifier type="citekey">bourgeade-muller-2019-representation</identifier>
<location>
<url>https://aclanthology.org/2019.jeptalnrecital-court.26/</url>
</location>
<part>
<date>2019-7</date>
<extent unit="page">
<start>399</start>
<end>408</end>
</extent>
</part>
</mods>
</modsCollection>
%0 Conference Proceedings
%T Représentation sémantique distributionnelle et alignement de conversations par chat (Distributional semantic representation and alignment of online chat conversations )
%A Bourgeade, Tom
%A Muller, Philippe
%Y Morin, Emmanuel
%Y Rosset, Sophie
%Y Zweigenbaum, Pierre
%S Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Volume II : Articles courts
%D 2019
%8 July
%I ATALA
%C Toulouse, France
%G fra
%F bourgeade-muller-2019-representation
%X Les mesures de similarité textuelle ont une place importante en TAL, du fait de leurs nombreuses applications, en recherche d‘information et en classification notamment. En revanche, le dialogue fait moins l‘objet d‘attention sur cette question. Nous nous intéressons ici à la production d‘une similarité dans le contexte d‘un corpus de conversations par chat à l‘aide de méthodes non-supervisées, exploitant à différents niveaux la notion de sémantique distributionnelle, sous forme d‘embeddings. Dans un même temps, pour enrichir la mesure, et permettre une meilleure interprétation des résultats, nous établissons des alignements explicites des tours de parole dans les conversations, en exploitant la distance de Wasserstein, qui permet de prendre en compte leur dimension structurelle. Enfin, nous évaluons notre approche à l‘aide d‘une tâche externe sur la petite partie annotée du corpus, et observons qu‘elle donne de meilleurs résultats qu‘une variante plus naïve à base de moyennes.
%U https://aclanthology.org/2019.jeptalnrecital-court.26/
%P 399-408
Markdown (Informal)
[Représentation sémantique distributionnelle et alignement de conversations par chat (Distributional semantic representation and alignment of online chat conversations )](https://aclanthology.org/2019.jeptalnrecital-court.26/) (Bourgeade & Muller, JEP/TALN/RECITAL 2019)
ACL