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L'identification du locuteur consiste à attribuer des énoncés aux personnages d'un récit littéraire. Cette tâche est difficile à automatiser car les locuteurs de la majorité des énoncés ne sont pas explicitement identifiés dans les romans. Dans cet article, nous présentons une approche d'apprentissage automatique supervisé pour cette tâche qui incorpore plusieurs nouvelles caractéristiques. Les résultats expérimentaux montrent que notre méthode est plus précise et plus générale que les approches précédentes du problème.
Remerciements
Nous tenons à remercier Asli Celikyilmaz pour sa collaboration aux premières étapes de ce projet, Susan Brown et Michelle Di Cintio pour leur aide à l'annotation des données, et David Elson pour avoir tenté de calculer la précision du système EM2010 sur Pride & Prejudice. Cette recherche a été partiellement soutenue par le Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada.
26 février 2023
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23 janvier 2023
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8 août 2022
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Lisez ce document de recherche co-rédigé par Angel Chang, titulaire de la chaire d'IA de l'ICAR Canada : Apprentissage des traces emphatiques attendues pour le RL profond
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