WSIM : une méthode de détection de thème fondée sur la similarité entre mots
Armelle Brun, Kamel Smaïli, Jean-Paul Haton
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.
Abstract : Speech recognition systems benefit from statistical language model adaptation, which is currently one of the most important challenge. This adaptation may go through the use of a particular language model : the one of the topic identified. In this article, a new and original topic identification method is presented, it is based on the similarity between words and topics. The performance of this method overcomes the one of reference, the TFIDF. The increase is 14% of topic identification. The importance of the choice of topic vocabularies is also put forward. A judicious way to create them, instead of choosing the most probable words, makes performance triple.
Mots clés : Reconnaissance de la parole, modélisation statistique du langage, détection de thème, information mutuelle, similarité
Keywords : Automatic speech recognition, statistical language modeling, topic detection, mutual information, similarity