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Record W7104453218 · doi:10.71781/14937

El aporte del rehablado off-line a la transcripción asistida de corpus orales

2024· dissertation· es· W7104453218 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2024
Typedissertation
Languagees
FieldComputer Science
TopicDigital Communication and Language
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsTranscription (linguistics)Speech communicationCorpus linguistics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette recherche aborde un des grands défis liés à l'étude empirique des phénomènes linguistiques : l'optimisation des ressources matérielles et humaines pour la transcription. Pour ce faire, elle met en relief l’intérêt de la redite off-line, une méthode de transcription vocale à l’aide d’un logiciel de reconnaissance automatique de la parole inspirée du sous-titrage vocal pour les émissions de télé. La tâche de transcrire la parole spontanée est ardue et complexe; on doit rendre compte de tous les constituants de la communication : linguistiques, extralinguistiques et paralinguistiques, et ce, en dépit des difficultés que posent la parole spontanée, les autocorrections, les hésitations, les répétitions, les variations, les phénomènes de contact. Afin d’évaluer le travail nécessaire pour générer un produit de qualité ont été transcrites par redite une sélection d’interviews du Corpus oral de la langue espagnole à Montréal (COLEM), qui reflète toutes les variétés d'espagnol parlées à Montréal (donc en contact avec le français et l'anglais). La qualité des transcriptions a été évaluée en fonction de leur exactitude, étant donné que plus elles sont exactes, moins le temps de correction est long. Afin d'obtenir des pourcentages d’exactitude plus fidèles à la réalité –même s’ils sont inférieurs à ceux d'autres recherches– ont été pris en compte non seulement les mots incorrectement ajoutés, supprimés ou substitués, mais aussi liées aux signes de ponctuation, aux étiquettes descriptives et aux marques typographiques propres aux conventions de transcription du COLEM. Le temps nécessaire à la production et à la correction des transcriptions a aussi été considéré. Les résultats obtenus ont été comparés à des transcriptions manuelles (dactylographiées) et à des transcriptions automatiques. La saisie manuelle offre la flexibilité nécessaire pour obtenir le niveau d’exactitude requis pour la transcription, mais ce n'est ni la méthode la plus rapide ni la plus rigoureuse. Quant aux transcriptions automatiques, aucune ne remplit de façon satisfaisante les conditions requises pour gagner du temps ou réduire les efforts de révision. On a aussi remarqué que les performances de la reconnaissance automatique de la parole fluctuaient au gré des locuteurs et locutrices et des caractéristiques des enregistrements, causant des écarts considérables dans le temps de correction des transcriptions. Ce sont les transcriptions redites, effectuées en temps réel, qui donnent les résultats les plus stables; et celles qui ont été effectuées avec un logiciel installé sur l'ordinateur sont supérieures aux autres. Puisqu’elle permet de minimiser la variabilité des signaux acoustiques, de fournir les indicateurs pour la représentation de la construction dialogique et de favoriser la reconnaissance automatique du vocabulaire issu de la variation de l'espagnol ainsi que d'autres langues, la méthode de redite ne demande en moyenne que 9,2 minutes par minute d'enregistrement du COLEM, incluant la redite en temps réel et deux révisions effectuées par deux personnes différentes à partir de l’audio. En complément, les erreurs qui peuvent se manifester dans les transcriptions obtenues à l’aide de la technologie intelligente ont été catégorisées, selon qu’il s’agisse de non-respect de l'orthographe ou de la protection des données, d’imprécisions dans la segmentation des unités linguistiques, dans la représentation écrite des mécanismes d'interruption de la séquence de parole, dans la construction dialogique ou dans le lexique.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.851
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0040.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.206
Teacher spread0.198 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2024
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