Joan Bresnan - Predicting Syntax: Processing Dative Constructions in American and Australian Vari...
Joan Bresnan - Prédire la syntaxe : Traitement des constructions datives dans les variantes américaine et australienne...
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Center for Language & Speech Processing(CLSP), JHU
@jhuclsp
Jim Glass: Finding Acoustic Regularities in Speech From Words to Segments
Jim Glass : Trouver des régularités acoustiques dans la parole, des mots aux segments
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Jason Eisner: Probabilities and language models
Jason Eisner: Probabilités et modèles de langue
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Elizabeth Zsiga: Is Sengwato a Possible Language?
Elizabeth Zsiga : Sengwato est-il une langue possible ?
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Dan Jurafsky: What's up with the pronunciation variation? Why it's so hard to model and what to d...
Dan Jurafsky: Qu'est-ce qui se passe avec la variation de prononciation ? Pourquoi c'est si difficile à modéliser et que faire...
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Dale Schuurmans: Convex Training Algorithms for Hard Machine Learning Problems
Dale Schuurmans: Algorithmes d'entraînement convexes pour les problèmes difficiles d'apprentissage automatique
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Corinna Cortes: Rational Kernels: A General Machine Learning Framework for the Analysis of Text,...
Corinna Cortes : Noyaux rationnels : Un cadre général d'apprentissage automatique pour l'analyse de texte,...
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Chin-Hui Lee: "Language-Universal Speech Modeling: What, Why, When and How"
Chin-Hui Lee: « Modélisation de la parole universelle du langage : quoi, pourquoi, quand et comment »
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Bruce Hayes: A Phonologists View of the Past Tense Controversy
Bruce Hayes: Le point de vue d'un phonologue sur la controverse du passé
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Bhiksha Raj: A Multinomial View Of Signal Spectra For Latent-variable Analyses
Bhiksha Raj: Une vue multinomiale des spectres de signaux pour les analyses à variables latentes
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Barbara Shinn-Cunningham: Understanding Speech in the Face of Competition
Barbara Shinn-Cunningham: Comprendre la parole face à la concurrence
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Ken Church: "Speech and Language Processing: Where have we been and where are we going"
Ken Church : « Traitement de la parole et du langage : où en sommes-nous et où allons-nous ? »
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Geoffrey E. Hinton: Deep learning with multiplicative interactions
Geoffrey E. Hinton : Apprentissage profond avec interactions multiplicatives
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Avi Pfeffer: Turning Probabilistic Reasoning into Programming
Avi Pfeffer : transformer le raisonnement probabiliste en programmation
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Ani Nenkova: Predicting sentence specificity, with applications to news summarization
Ani Nenkova: Prédire la spécificité des phrases, avec des applications pour le résumé de nouvelles
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Andrew Gelman: Hierarchical modeling and prior information: an example from toxicology
Andrew Gelman : Modélisation hiérarchique et information a priori : un exemple en toxicologie
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Yann LeCun: Learning Hierarchies of Features
Yann LeCun: Apprendre des hiérarchies de caractéristiques
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William Freeman: Motion Magnification and Motion Denoising
William Freeman : Amplification et débruitage de mouvement
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Tara Sainath: The Latest in DNN Research at IBM: DNN-based features, Low-Rank Matrices for Hybrid...
Tara Sainath: Le plus récent en recherche DNN chez IBM : caractéristiques basées sur DNN, matrices de faible rang pour hybrides...
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Stephen Grossberg: Neural Dynamics of Attentive Object Recognition, Scene Understanding, and Deci...
Stephen Grossberg: Dynamique neuronale de la reconnaissance attentive d'objets, compréhension de scènes et déci...
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Slav Petrov: Fast, Accurate and Robust Multilingual Syntactic Analysis
Slav Petrov: Analyse syntaxique multilingue rapide, précise et robuste
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Philip Resnik: Machine Translation Lecture II
Philip Resnik: Cours de traduction automatique II
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Paul Boersma: Listener-Oriented Phonology
Paul Boersma: Phonologie orientée vers l'auditeur
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Pascale Fung: Reducing Confusions and Ambiguities in Speech Translation
Pascale Fung : Réduire les confusions et ambiguïtés dans la traduction de la parole
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Nima Mesgarani: Robust Representation of Attended Speech in Human Brain with Implications for ASR
Nima Mesgarani: Représentation Robuste de la Parole Écoutée dans le Cerveau Humain avec Implications pour la RAP
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Mark Johnson: Cognitive and Linguistic Sciences
Mark Johnson : Sciences cognitives et linguistiques
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Karen Sparck-Jones: Automatic Information & Language Processing: Rethinking Evaluation
Karen Sparck-Jones: Traitement automatique de l'information et du langage : Repenser l'évaluation
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James DiCarlo: How Does the Brain Solve Visual Object Recognition
James DiCarlo: Comment le cerveau résout-il la reconnaissance visuelle des objets ?
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Hal Daume: Domain Adaptation in Natural Language Processing
Hal Daumé : Adaptation au domaine en traitement automatique du langage naturel
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Frank Guenther: The Neural Control of Speech
Frank Guenther: Le contrôle neuronal de la parole
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Emmanuel Dupoux: A computational approach to early language bootstrapping
Emmanuel Dupoux : une approche computationnelle de l'acquisition précoce du langage
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David Mumford: Modeling Shape Computer Vision Meets the Euler Equation
David Mumford : Modéliser la forme, quand la vision par ordinateur rencontre l'équation d'Euler
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Daphne Koller: Probabilistic Models of Relational Domains
Daphne Koller: Modèles probabilistes de domaines relationnels
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Daniel Povey: UBM based Acoustic Modeling for ASR
Daniel Povey : Modélisation acoustique basée sur les UBM pour la reconnaissance vocale (ASR)
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Daniel Povey: Old and New Work in Discriminative Training of Acoustic Models
Daniel Povey: Travail ancien et nouveau sur l'entraînement discriminatif des modèles acoustiques
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Dan Ellis: Using speech models for separation in monaural and binaural contexts
Dan Ellis: Utilisation de modèles de parole pour la séparation dans des contextes monauraux et binauraux
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Charles Yang: Predicting Language Change
Charles Yang : Prédire le changement linguistique
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Bhuvana Ramabhadran: Recent Advances in Audio Information Retrieval
Bhuvana Ramabhadran : Avancées récentes dans la recherche d'informations audio
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