Notice bibliographique
Résumé
Webcasts are an emerging technology enabled by the expanding availability and capacity of the World Wide Web. This has led to an increase in the number of lectures and academic presentations being broadcast over the Internet. Ideally, repositories of such webcasts would be used in the same manner as libraries: users could search for, retrieve, or browse through textual information. However, one major obstacle prevents webcast archives from becoming the digital equivalent of traditional libraries: information is mainly transmitted and stored in spoken form. Despite voice being currently present in all webcasts, users do not benefit from it beyond simple playback. My goal has been to exploit this information-rich resource and improve webcast users' experience in browsing and searching for specific information. I achieve this by combining research in Human-Computer Interaction and Automatic Speech Recognition that would ultimately see text transcripts of lectures being integrated into webcast archives.\n\nIn this dissertation, I show that the usefulness of automatically-generated transcripts of webcast lectures can be improved by speech recognition techniques specifically addressed at increasing the accuracy of webcast transcriptions, and the development of an interactive collaborative interface that facilitates users' contributions to machine-generated transcripts. I first investigate the user needs for transcription accuracy in webcast archives and show that users' performance and transcript quality perception is affected by the Word Error Rate (WER). A WER equal to or less than 25% is acceptable for use in webcast archives. As current Automatic Speech Recognition (ASR) systems can only deliver, in realistic lecture conditions, WERs of around 45-50%, I propose and evaluate a webcast system extension that engages users to collaborate in a wiki manner on editing imperfect ASR transcripts.\n\nMy research on ASR focuses on reducing the WER for lectures by making use of available external knowledge sources, such as documents on the World Wide Web and lecture slides, to better model the conversational and the topic-specific styles of lectures. I show that this approach results in relative WER reductions of 11%. Further ASR improvements are proposed that combine the research on language modelling with aspects of collaborative transcript editing. Extracting information about the most frequent ASR errors from user-edited partial transcripts, and attempting to correct such errors when they occur in the remaining transcripts, can lead to an additional 10 to 18% relative reduction in lecture WER.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,007 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».