@inproceedings{sini-etal-2018-annotation,
title = "Annotation automatique des types de discours dans des livres audio en vue d{'}une oralisation par un syst{\`e}me de synth{\`e}se (Automatic annotation of discourse types in audio-books)",
author = "Sini, Aghilas and
Delais-Roussarie, Elisabeth and
Lolive, Damien",
editor = "S{\'e}billot, Pascale and
Claveau, Vincent",
booktitle = "Actes de la Conf{\'e}rence TALN. Volume 1 - Articles longs, articles courts de TALN",
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year = "2018",
address = "Rennes, France",
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pages = "375--382",
abstract = "Pour synth{\'e}tiser automatiquement et de mani{\`e}re expressive des livres audio, il est n{\'e}cessaire de conna{\^\i}tre le type des discours {\`a} oraliser. Ceci {\'e}tant, dans un roman ou une nouvelle, les perspectives narratives et les types de discours {\'e}voluent souvent entre de la narration, du r{\'e}citatif, du discours direct, du discours rapport{\'e}, voire des dialogues. Dans ce travail, nous allons pr{\'e}senter un outil qui a {\'e}t{\'e} d{\'e}velopp{\'e} {\`a} partir de l{'}analyse d{'}un corpus de livres audio (extraits de Madame Bovary et des Myst{\`e}res de Paris) et qui prend comme unit{\'e} de base pour l{'}analyse le paragraphe. Cet outil permet donc non seulement de d{\'e}terminer automatiquement les types de discours (narration, discours direct, dialogue), et donc de savoir qui parle, mais {\'e}galement d{'}annoter l{'}extension des modifications discursives. Ce dernier point est important, notamment dans le cas d{'}incises de citation o{\`u} le narrateur reprend la parole dans une s{\'e}quence au discours direct. Dans sa forme actuelle, l{'}outil atteint un taux de 89 {\%} de bonne d{\'e}tection.",
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<title>Annotation automatique des types de discours dans des livres audio en vue d’une oralisation par un système de synthèse (Automatic annotation of discourse types in audio-books)</title>
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<title>Actes de la Conférence TALN. Volume 1 - Articles longs, articles courts de TALN</title>
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<abstract>Pour synthétiser automatiquement et de manière expressive des livres audio, il est nécessaire de connaître le type des discours à oraliser. Ceci étant, dans un roman ou une nouvelle, les perspectives narratives et les types de discours évoluent souvent entre de la narration, du récitatif, du discours direct, du discours rapporté, voire des dialogues. Dans ce travail, nous allons présenter un outil qui a été développé à partir de l’analyse d’un corpus de livres audio (extraits de Madame Bovary et des Mystères de Paris) et qui prend comme unité de base pour l’analyse le paragraphe. Cet outil permet donc non seulement de déterminer automatiquement les types de discours (narration, discours direct, dialogue), et donc de savoir qui parle, mais également d’annoter l’extension des modifications discursives. Ce dernier point est important, notamment dans le cas d’incises de citation où le narrateur reprend la parole dans une séquence au discours direct. Dans sa forme actuelle, l’outil atteint un taux de 89 % de bonne détection.</abstract>
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%X Pour synthétiser automatiquement et de manière expressive des livres audio, il est nécessaire de connaître le type des discours à oraliser. Ceci étant, dans un roman ou une nouvelle, les perspectives narratives et les types de discours évoluent souvent entre de la narration, du récitatif, du discours direct, du discours rapporté, voire des dialogues. Dans ce travail, nous allons présenter un outil qui a été développé à partir de l’analyse d’un corpus de livres audio (extraits de Madame Bovary et des Mystères de Paris) et qui prend comme unité de base pour l’analyse le paragraphe. Cet outil permet donc non seulement de déterminer automatiquement les types de discours (narration, discours direct, dialogue), et donc de savoir qui parle, mais également d’annoter l’extension des modifications discursives. Ce dernier point est important, notamment dans le cas d’incises de citation où le narrateur reprend la parole dans une séquence au discours direct. Dans sa forme actuelle, l’outil atteint un taux de 89 % de bonne détection.
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[Annotation automatique des types de discours dans des livres audio en vue d’une oralisation par un système de synthèse (Automatic annotation of discourse types in audio-books)](https://aclanthology.org/2018.jeptalnrecital-court.20) (Sini et al., JEP/TALN/RECITAL 2018)
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