Approche stochastique bayésienne de la composition sémantique pour les modules de compréhension automatique de la parole dans les systèmes de dialogue homme-machine. (A Bayesian Approach of Semantic Composition for Spoken Language Understanding Modules in Spoken Dialog Systems)

@inproceedings{Meurs2009ApprocheSB,
  title={Approche stochastique bay{\'e}sienne de la composition s{\'e}mantique pour les modules de compr{\'e}hension automatique de la parole dans les syst{\`e}mes de dialogue homme-machine. (A Bayesian Approach of Semantic Composition for Spoken Language Understanding Modules in Spoken Dialog Systems)},
  author={Marie-Jean Meurs},
  year={2009}
}
M Lori LAMEL Directrice de Recherche, LIMSI-CNRS, Paris Rapporteur M. Jérôme BELLEGARDA Apple Distinguished Scientist, Apple Inc, Cupertino USA Rapporteur M. Laurent BESACIER Professeur, LIG, Grenoble Examinateur M. Philippe BRETIER Docteur, Dir. R&D, France Telecom, Lannion Examinateur M. Hermann NEY Professeur, RWTH, Aachen, Allemagne Examinateur M. Renato DE MORI Professeur, LIA, Avignon Directeur de thèse M. Fabrice LEFÈVRE Maître de Conférences HDR, LIA, Avignon Directeur de thèse