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Improving Learners’ Assessment and Evaluation in Crisis Management Serious Games: an Emotion-based Educational Data Mining Approach
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In: ISSN: 1875-9521 ; Entertainment Computing ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03203938 ; Entertainment Computing, Elsevier, 2021, pp.100428. ⟨10.1016/j.entcom.2021.100428⟩ (2021)
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cushLEPOR uses LABSE distilled knowledge to improve correlation with human translation evaluations
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In: Erofeev, Gleb, Sorokina, Irina, Han, Lifeng orcid:0000-0002-3221-2185 and Gladkoff, Serge (2021) cushLEPOR uses LABSE distilled knowledge to improve correlation with human translation evaluations. In: Machine Translation Summit 2021, 16-20 Aug 2021, USA (online). (In Press) (2021)
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Monte Carlo modelling of confidence intervals in translation quality evaluation (TQE) and post-editing dstance (PED) measurement
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In: Alekseeva, Alexandra orcid:0000-0002-7990-4592 , Gladkoff, Serge, Sorokina, Irina and Han, Lifeng orcid:0000-0002-3221-2185 (2021) Monte Carlo modelling of confidence intervals in translation quality evaluation (TQE) and post-editing dstance (PED) measurement. In: Metrics 2021: Workshop on Informetric and Scientometric Research (SIG-MET), 23-24 Oct 2021, Online. (2021)
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Natural Language Generation : From Data Creation to Evaluation via Modelling ; Génération en langue naturelle : de la création des données à l'évaluation, en passant par la modélisation
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In: https://hal.univ-lorraine.fr/tel-03254708 ; Computation and Language [cs.CL]. Université de Lorraine, 2021. English. ⟨NNT : 2021LORR0080⟩ (2021)
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Measuring Equity Mindsets and Improvisational Practices Through Language Patterns in Equity Simulations ...
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Fühlen Denken Sprechen. Alltagsintegrierte Sprachbildung in Kindertageseinrichtungen ...
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Fühlen Denken Sprechen. Alltagsintegrierte Sprachbildung in Kindertageseinrichtungen
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In: Münster ; New York : Waxmann 2021, 196 S. - (Sprachliche Bildung; 7) (2021)
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LATIC: A Non-native Pre-labelled Mandarin Chinese Validation Corpus for Automatic Speech Scoring and Evaluation Task ...
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Rapid development of competitive translation engines for access to multilingual COVID-19 information
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In: Way, Andy orcid:0000-0001-5736-5930 , Haque, Rejwanul orcid:0000-0003-1680-0099 , Xie, Guodong, Gaspari, Federico orcid:0000-0003-3808-8418 , Popović, Maja orcid:0000-0001-8234-8745 and Poncelas, Alberto orcid:0000-0002-5089-1687 (2020) Rapid development of competitive translation engines for access to multilingual COVID-19 information. Informatics . ISSN 2227-9709 (2020)
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Augmented Prompt Selection for Evaluation of Spontaneous Speech Synthesis
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Twenty Years Beyond the Turing Test: Moving Beyond the Human Judges Too
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Annotation and data-driven synthesis of facial expressions of French sign language ; Annotation et synthèse basée données des expressions faciales de la Langue des Signes Française
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-03080311 ; Computer science. Université Bretagne-Sud, 2019. English (2019)
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Abstract:
French Sign Language (LSF) represents part of the identity and culture of the deaf community in France. One way to promote this language is to generate signed content through virtual characters called signing avatars. The system we propose is part of a more general project of gestural synthesis of LSF by concatenation that allows to generate new sentences from a corpus of annotated motion data captured via a marker-based motion capture device (MoCap) by editing existing data. In LSF, facial expressivity is particularly important since it is the vector of numerous information (e.g., affective, clausal or adjectival). This thesis aims to integrate the facial aspect of LSF into the concatenative synthesis system described above. Thus, a processing pipeline is proposed, from data capture via a MoCap device to facial animation of the avatar from these data and to automatic annotation of the corpus thus constituted.The first contribution of this thesis concerns the employed methodology and the representation by blendshapes both for the synthesis of facial animations and for automatic annotation. It enables the analysis/synthesis scheme to be processed at an abstract level,with homogeneous and meaningful descriptors. The second contribution concerns the development of an automatic annotation method based on the recognition of expressive facial expressions using machine learning techniques. The last contribution lies in the synthesis method, which is expressed as a rather classic optimization problem but in which we have included a Laplacian-based energy quantifying the deformations of a surface as regularization energy. The results of the synthesis system have been evaluated and validated through two perceptual studies. ; La Langue des Signes Française(LSF) représente une part de l’identité et dela culture de la communauté des sourds enFrance. L’un des moyens permettant de promouvoircette langue est la génération decontenu par le biais de personnages virtuelsappelés avatars signeurs. Le système que nousproposons s’intègre dans un projet plus généralde synthèse gestuelle de la LSF par concaténationqui permet de générer de nouvellesphrases à partir d’un corpus de données demouvements annotées et capturées via un dispositifde capture de mouvement basé marqueurs(MoCap) en éditant les données existantes.En LSF, l’expressivité faciale est le vecteurde nombreuses informations (e.g., affectives,clausales ou adjectivales), d’où son importance.Cette thèse a pour but d’intégrer l’aspectfacial de la LSF au système de synthèse concaténativedécrit précédemment. Ainsi, nous proposonsune chaîne de traitement de l’informationallant de la capture des données via un dispositifde MoCap jusqu’à l’animation faciale de l’avatar à partir de ces données et l’annotationautomatique des corpus ainsi constitués.La première contribution de cette thèseconcerne la méthodologie employée et la représentationpar blendshapes à la fois pour lasynthèse d’animations faciales et pour l’annotationautomatique. Elle permet de traiterle système d’analyse / synthèse à un certainniveau d’abstraction, avec des descripteurshomogènes et signifiants. La seconde contributionconcerne le développement d’une approched’annotation automatique qui s’appuiesur la reconnaissance d’expressions facialesémotionnelles par des techniques d’apprentissageautomatique. La dernière contribution résidedans la méthode de synthèse qui s’exprimecomme un problème d’optimisation assezclassique mais au sein duquel nous avonsinclus une énergie basée laplacien quantifiantles déformations d’une surface en tant qu’énergiede régularisation. Les résultats de la synthèseont été évalués et validés au moyen dedeux études perceptuelles.
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Keyword:
[INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]; [INFO.INFO-GR]Computer Science [cs]/Graphics [cs.GR]; [SCCO.COMP]Cognitive science/Computer science; annotation par apprentissage automatique; annotation through machine learning; capture de mouvement; datadriven synthesis; évaluation perceptuelle; expressions faciales; facial expressions; French Sign Language (LSF); Langue des Signes Française (LSF); motion capture (mocap); perceptual evaluation; synthèse basée données
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URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-03080311
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Babel 2.0. Où va la traduction automatique ?
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In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02265228 ; Odile Jacob, 2019, 9782738148490 ; https://www.odilejacob.fr/catalogue/sciences-humaines/linguistique-psycholinguistique/babel-20_9782738148490.php (2019)
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Synthetic, Yet Natural: Properties of WordNet Random Walk Corpora and the impact of rare words on embedding performance
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In: Conference papers (2019)
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Effects of Removing the Time Limit on First and Second Language Intelligence Test Performance
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In: Practical Assessment, Research, and Evaluation (2019)
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Machine translation evaluation resources and methods: a survey
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In: Han, Lifeng orcid:0000-0002-3221-2185 (2018) Machine translation evaluation resources and methods: a survey. In: IPRC- Irish Postgraduate Research Conference, 8-9 Nov 2018, Dublin, Ireland. (2018)
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Spoken content retrieval beyond pipeline integration of automatic speech recognition and information retrieval
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Racca, David. - : Dublin City University. School of Computing, 2018. : Dublin City University. ADAPT, 2018
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In: Racca, David (2018) Spoken content retrieval beyond pipeline integration of automatic speech recognition and information retrieval. PhD thesis, Dublin City University. (2018)
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Apply Chinese radicals Into neural machine translation/ deeper than character level
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In: Han, Lifeng orcid:0000-0002-3221-2185 (2018) Apply Chinese radicals Into neural machine translation/ deeper than character level. In: LPRC 2018: Limerick Postgraduate Research Conference, 24 May 2018, Limerick, Ireland. (2018)
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Going beyond the sentence : Contextual Machine Translation of Dialogue ; Au-delà de la phrase : traduction automatique de dialogue en contexte
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In: https://tel.archives-ouvertes.fr/tel-02004683 ; Computation and Language [cs.CL]. Université Paris Saclay (COmUE), 2018. English. ⟨NNT : 2018SACLS524⟩ (2018)
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