Datasets:

amanuelbyte
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acl6060-voice-cloning-fr-data

speaker stringclasses 10 values	speaker_name stringclasses 10 values	original_split stringclasses 2 values	original_index stringlengths 1 3	text_en stringlengths 3 297	text_fr stringlengths 6 416
speaker_01	Elena	dev	25	This is a sentence in Spanish: Las prendas bestsellers se estampan con motivos florales, animal print o retales tipo patchwork.	Ceci est une phrase en espagnol : Las prendas bestsellers se estampan con motivos florales, animal print o retales tipo patchwork.
speaker_05	unknown_1	dev	450	Finally, we also evaluate on the model's ability to improve consistency in the local neighborhood of the original question.	Enfin, nous évaluons également la capacité du modèle à améliorer la cohérence dans le voisinage local de la question originale.
speaker_10	Asaf	eval	351	After the feature extraction phase, there is a feature generation phase when we use the extracted features to generate a small number of new features.	Après la phase d'extraction des fonctions, il y a une phase de génération de fonctions lorsque nous utilisons les fonctions extraites pour générer un petit nombre de nouvelles fonctions.
speaker_04	Jiawei	dev	357	These are low level functions that do not have much dependency on others.	Ce sont des fonctions de bas niveau qui n’ont pas beaucoup de dépendance des autres.
speaker_09	Kamezawa	eval	317	Suggesting that it is also effective to independently develop differently abstractive summarization models for each release note class.	En suggérant qu'il est également efficace de développer indépendamment et différemment des modèles de abstractive summarization pour chaque classe de note de version.
speaker_10	Asaf	eval	382	Our approach, called task reformulation finetuning is, in our approach task reformulation finetuning, instead of maintaining multiple heads, we reformulate each dataset into a sentence per classification problem, which is two classes' tasks.	Notre approche, appelée raffinement de reformulation de tâche, est dans notre raffinement de reformulation de tâche d'approche. Au lieu de maintenir plusieurs têtes, nous reformulons chaque donnée dans une phrase par problème de classification, étant des tâches de deux classes.
speaker_10	Asaf	eval	371	And, then we execute another finetuning phase which is a target task finetuning, when you fine when we finetune the language model over the nth target dataset.	Et ensuite, nous exécutons une autre phase de raffinement qui est un raffinement de tâche cible, lorsque nous raffinons le modèle de langue sur les nièmes données cibles.
speaker_04	Jiawei	dev	274	It is operating offline by parsing to the program only at the end of the user utterance.	Il fonctionne hors ligne par l'analyse syntaxique du programme uniquement à la fin du discours de l’utilisateur.
speaker_09	Kamezawa	eval	302	Five methods were compared: CEAS, CAS-Single, CAS-Multi, Clustering, and previous study, Glyph.	Cinq méthodes ont été comparées : CEAS, CAS unique, CAS multiple, regroupement et étude antérieure, Glyph.
speaker_10	Asaf	eval	338	We need an automatic process which involves entity linking and text analysis to extract new features from the knowledge base's free text.	Nous avons besoin d'un processus automatique qui implique la liaison d'entités et l'analyse de texte pour extraire de nouvelles fonctions du texte libre de la base de connaissances.
speaker_08	unknown_2	eval	223	Perhaps more relevant for this video, we will showcase our more permissive metric, the pairwise accuracy, which measures whether the image sentence alignment score is greater for the correct image text pair than for its foiled pair.	Peut-être plus pertinent pour cette vidéo, nous présenterons notre indicateur plus permissif, la précision par paire, qui mesure si le score de sentence alignment d'image est plus élevé pour la bonne paire de texte image que pour sa paire ayant subi un foil.
speaker_02	Antoine	dev	112	I'll then talk about our experimental results, then finish with some conclusions.	Je parlerai ensuite de nos résultats expérimentaux, puis je terminerai par quelques conclusions.
speaker_01	Elena	dev	54	And we have annotated it using the BIO um encode.	Et nous l’avons annoté en utilisant l’encodage BIO.
speaker_10	Asaf	eval	375	And it samples a random batch from ah from the training set.	Et il échantillonne un lot aléatoire de l'ensemble de formation.
speaker_10	Asaf	eval	348	Now, we need to generate or extract features from the retrieved text.	Maintenant, nous devons générer ou extraire des fonctions à partir du texte extrait.
speaker_09	Kamezawa	eval	288	This is due to the large number of unique class or method names found in the repository.	Cela est dû au grand nombre de noms de méthode ou de classe unique trouvés dans le référentiel.
speaker_01	Elena	dev	56	And here in this second example, you have benching and crash which are also labeled as borrowings from English.	Et ici, dans ce deuxième exemple, vous avez benching et crash qui sont également étiquetés comme des emprunts de l’anglais.
speaker_10	Asaf	eval	334	But sometimes, these features are limited.	Mais parfois, ces fonctions sont limitées.
speaker_05	unknown_1	dev	365	This is work done during my internship at Google Research, where I was mentored by Matthew Lamm and Ian Tenney.	C’est le travail effectué lors de mon stage chez le centre de recherches Google, où j’ai été encadré par Matthew Lamm et Ian Tenney.
speaker_03	Michał	dev	222	After each tournament round, new vectors and scores are composed as a linear combination of those pairs with the obtained weights.	Après chaque tour de tournoi, de nouveaux vecteurs et scores sont composés comme une combinaison linéaire de ces paires avec les poids obtenus.
speaker_01	Elena	dev	23	So not yet integrated into Spanish.	Donc pas encore intégrés à l’espagnol.
speaker_07	Antoine_MUV	eval	132	The remaining references were matched and converted to the corresponding article ids from our corpus.	Les références restantes ont été appariées et converties aux identifiants d'article correspondants de notre corpus.
speaker_01	Elena	dev	69	So, this proves that the dataset that we created is more difficult and that we needed to explore more sophisticated models for these tasks.	Donc, cela prouve que les données que nous avons créées sont plus difficiles et que nous devions explorer des modèles plus sophistiqués pour ces tâches.
speaker_01	Elena	dev	8	There are however some differences between lexical borrowing and code-switching.	Il y a cependant quelques différences entre l’emprunt lexical et l’alternance codique.
speaker_06	Allan	eval	32	So this makes the process more accurate.	Cela rend le processus plus précis.
speaker_05	unknown_1	dev	451	Consistency measures the proportion of questions correctly answered by the model where both the original and the counterfactual query are correctly answered.	La cohérence mesure la proportion de questions correctement répondues par le modèle où à la fois la requête originale et celle contrefactuelle reçoivent une réponse correcte.
speaker_06	Allan	eval	26	So for example, here in the second step, ah we can obtain these divisors which is twenty seven.	Par exemple, ici dans la deuxième étape, nous pouvons obtenir ces diviseurs qui sont vingt-sept.
speaker_04	Jiawei	dev	334	We test the match F1 score of graph tuples between the generation and the go graph in validation data in y axis for each prefix length in x axis represented by percentages.	Nous testons le score F1 de correspondance des tuples de graphique entre la génération et le graphique dans les données de validation dans l’axe y pour chaque longueur de préfixe, et dans l’axe x représenté par des pourcentages.
speaker_05	unknown_1	dev	376	So, if counterfactuals are valuable, how can we generate them?	Donc, si les contrefactuels sont précieux, comment pouvons-nous les générer ?
speaker_02	Antoine	dev	142	We effectively model the morphology of all Kinyarwanda words, including verbals, nouns, demonstrative and possessive pronouns, numerals, and others.	Nous modélisons efficacement la morphologie de tous les mots en kinyarwanda, y compris les verbes, les noms, les pronoms démonstratifs et possessifs, les chiffres et autres.
speaker_06	Allan	eval	16	So, traditional sequence to sequence model convert the expression to a specific sequence for generation.	Le modèle séquence à séquence traditionnel convertit donc l'expression en une séquence spécifique pour la génération.
speaker_07	Antoine_MUV	eval	133	We eventually ended up with one thousand one hundred and eight questions, each carefully labeled with the ids of the relevant articles from our large corpus of twenty two thousands and six hundred thirty three statutory articles.	Nous nous sommes finalement retrouvés avec mille cent huit questions, chacune soigneusement étiquetée avec les identifiants des articles pertinents de notre grand corpus de vingt-deux mille six cent trente-trois articles de droit.
speaker_05	unknown_1	dev	395	It also retrieves additional passages and answers which can be used to guide question perturbation.	Il extrait également des passages et des réponses supplémentaires qui peuvent être utilisés pour guider la perturbation de question.
speaker_04	Jiawei	dev	344	The curves show the tradeoff between the FLR metric and the execution cost, measured by the number of excessive function costs that are not correct.	Les courbes montrent le compromis entre l’indicateur FLR et le coût d’exécution, mesuré par le nombre de coûts de fonction excessifs qui ne sont pas corrects.
speaker_04	Jiawei	dev	318	Next, is the edge between them.	Ensuite, il y a l’arête entre eux.
speaker_10	Asaf	eval	374	So, in this example there are four tasks in the training set, so MTDNN maintain four heads as you can see at the image.	Donc, dans cet exemple, il y a quatre tâches dans l'ensemble de formation. Le MTDNN maintient alors quatre têtes comme vous pouvez le voir sur l'image.
speaker_05	unknown_1	dev	438	How base how do the baselines and RGF ah augmentation perform on reading comprehension where the model has access to question and context?	Comment l’élargissement des bases et du RGF fonctionne sur la reading comprehension où le modèle a accès à la question et au contexte ?
speaker_07	Antoine_MUV	eval	160	Note that for training, we experiment with the two flavors of the bi-encoder architecture.	Notez que pour la formation, nous expérimentons avec les deux modèles de l'architecture bi-encodeur.
speaker_05	unknown_1	dev	421	QED identifies two parts to the question, a predicate and a reference.	QED identifie deux parties à la question, un prédicat et une référence.
speaker_02	Antoine	dev	111	Then I'll present KinyaBERT model architecture in detail.	Ensuite, je présenterai en détail l’architecture du modèle KinyaBERT.
speaker_01	Elena	dev	103	And character embedding seem to improve recall.	Et l’intégration de caractères semble améliorer le rappel.
speaker_08	unknown_2	eval	230	They also have trouble distinguishing actions and identifying their participants, even if supported by plausibility biases as we see in the actions piece.	Ils ont également du mal à distinguer les actions et à identifier leurs participants, même s'ils sont soutenus par des biais de plausibilité comme nous le voyons dans l'élément d'actions.
speaker_06	Allan	eval	87	So, we think this sentence might be misleading the model to an incorrect predictions.	Nous pensons donc que cette phrase pourrait induire le modèle en erreur avec des préventions incorrectes.
speaker_01	Elena	dev	93	So we fed our BiLSTM-CRF with code switch embeddings and optionally character embeddings, BPE embeddings and so on.	Nous avons donc alimenté notre BiLSTM-CRF avec des intégrations d’alternance codique et éventuellement des intégrations de caractères, des intégrations de BPE et ainsi de suite.
speaker_02	Antoine	dev	138	We further concat we further concatenate them with another stem embedding at the sentence level.	Nous les concaténons en outre avec une autre intégration du radical au niveau de la phrase.
speaker_01	Elena	dev	77	So, once that we had those results, we asked ourselves another question which is, could we find a BiLSTM-CRF model, feed it with different types of embeddings, embeddings that encode different types of linguistic information and perform outperform the results obtained by transformer based models?	Donc, une fois que nous avons eu ces résultats, nous nous sommes posés une autre question qui est : pourrions-nous trouver un modèle BiLSTM-CRF, l’alimenter avec différents types d’intégrations, des intégrations qui encodent différents types d’informations linguistiques, et dépasser les résultats obtenus par les modèle...
speaker_06	Allan	eval	77	And we also try to analyze the difficulty behind these behind all these datasets.	Et nous essayons également d'analyser la difficulté derrière toutes ces données.
speaker_01	Elena	dev	45	And the corpus consisted basically of a collection of texts that came from different sources of Spanish newspapers.	Et le corpus consistait essentiellement en une collection de textes provenant de différentes sources de journaux espagnols.
speaker_10	Asaf	eval	407	Our approach achieved six percent improvement.	Notre approche a obtenu une amélioration de six pour cent.
speaker_09	Kamezawa	eval	256	This system has a simple learning based text classification model and outputs one of five labels such as features or bug fixes for each input commit message.	Ce système a un modèle de classification de texte basé sur l'apprentissage simple et produit l'une des cinq étiquettes telles que les fonctions ou corrections de bugs pour chaque message de validation de saisie.
speaker_04	Jiawei	dev	343	We measure the time by the number of source tokens and simulate different function execution times.	Nous mesurons le temps par le nombre de gages sources et simulons différents temps d’exécution de fonction.
speaker_04	Jiawei	dev	277	For example, each time we see a new token, we predict a new graph.	Par exemple, chaque fois que nous voyons un nouveau gage, nous prévenons un nouveau graphique.
speaker_02	Antoine	dev	153	Similar to BERT, we use a masked language model pre-training objective.	De manière similaire aux Représentations d'encodeurs bidirectionnels à partir de transformateurs, nous utilisons un objectif de préformation de modèle de langue masqué.
speaker_03	Michał	dev	251	Both models have much lower parameter counts and were trained from scratch on the chosen tasks.	Les deux modèles ont un nombre de paramètres beaucoup plus faible et ont été formés à partir de zéro sur les tâches choisies.
speaker_07	Antoine_MUV	eval	112	Common natural language for the questions and complex legal language for the statutes.	La langue naturelle commune pour les questions et la langue juridique complexe pour les lois.
speaker_07	Antoine_MUV	eval	180	Hence, some question are better suited than others to the statutory article retrieval task, and the domain of the less suitable ones remains to be determined.	Par conséquent, certaines questions sont mieux adaptées que d'autres à la tâche d'extraction de l'article de droit, et le domaine des moins adaptées reste à déterminer.
speaker_03	Michał	dev	221	Next, weights are calculated using boosted softmax over scores.	Ensuite, les poids sont calculés à l’aide de softmax boosté sur les scores.
speaker_05	unknown_1	dev	422	References are noun phrases in the question that correspond to entities in the context.	Les références sont des syntagmes nominaux dans la question qui correspondent à des entités dans le contexte.
speaker_03	Michał	dev	195	For example, one can imagine that given a long document, there's a need to summarize it, classify, answer the question about it, extract information or some key phrases.	Par exemple, on peut imaginer qu’étant donné qu’un document est long, il est nécessaire de le résumer, de classer, de répondre à la question à ce sujet et d’extraire des informations ou certaines expressions clés.
speaker_06	Allan	eval	0	Hi everyone. Today I'm going to present our research work Learning to Reason Deductively: Math Word Problem Solving as Complex Relation Extraction.	Bonjour tout le monde. Aujourd'hui, je vais vous présenter notre travail de recherche « Apprendre à raisonner par déduction » : résolution de problèmes de mots mathématiques comme extraction de relation complexe.
speaker_04	Jiawei	dev	270	That is, it is beneficial to make decisions before seeing all the input.	C’est-à-dire qu’il est bénéfique de prendre des décisions avant de voir toutes les saisies.
speaker_10	Asaf	eval	402	We use in our experiments base BERT base architecture.	Nous utilisons dans nos expériences l'architecture de base des Représentations d'encodeurs bidirectionnels à partir de transformateurs.
speaker_01	Elena	dev	28	There has been previous word on Anglicism detection ah which consists consisted of a CRF model for Anglicism detection on Spanish Newswire.	Il y a eu un mot antérieur sur la détection de l’anglicisme qui consiste en un modèle CRF pour la détection de l’anglicisme sur le fil d’actualité espagnol.
speaker_04	Jiawei	dev	269	All of these scenarios have one thing in common.	Tous ces scénarios ont une chose en commun.
speaker_09	Kamezawa	eval	301	Okay, let me explain the experiments.	Ok, je vais vous expliquer les expériences.
speaker_04	Jiawei	dev	350	While individual function execution is faster, there tends to be more run executions and lower latency reduction room.	Bien que l’exécution des fonctions individuelles soit plus rapide, cela tend à y avoir plus d’exécutions lancées et une marge de réduction de la latence plus faible.
speaker_03	Michał	dev	201	The BLEU score represents relations that have to be calculated.	Le score BLEU représente les relations qui doivent être calculées.
speaker_04	Jiawei	dev	292	Here, another find person can be executed in parallel.	Ici, une autre fonction Trouver une personne peut être exécutée en parallèle.
speaker_09	Kamezawa	eval	297	We modeled the classwise abstractive summarization approach by two different methods.	Nous avons modélisé l'approche de synthèse abstractive par classe à travers deux méthodes différentes.
speaker_08	unknown_2	eval	198	Foiling basically means that we take the caption of an image and produce a foil by altering the caption such that it does not describe the image anymore.	Effectuer un foiling signifie essentiellement que nous prenons la légende d'une image et produisons un foil en modifiant la légende de sorte qu'elle ne décrive plus l'image.
speaker_08	unknown_2	eval	212	If an NLI predicts the foil to be entailed by the caption, it cannot be a good foil, since by transitivity it will give a truthful description of the image, and we filter these foils out.	Si une NLI prévient le foil à engendrer par la légende, cela ne peut pas être un bon foil, car par transitivité, cela donnera une description véridique de l'image et nous filtrons ces foils.
speaker_03	Michał	dev	234	Producing a summary from a shorter text is significantly cheaper than previous solution.	Produire un résumé à partir d’un texte plus court est nettement moins cher que la solution antérieure.
speaker_06	Allan	eval	98	And the second thing is that, as mentioned, because the probability distribution is unbalanced between different time steps, so it's also pretty challenging to apply beam search strategy.	Et la deuxième chose est que, comme mentionné, puisque la distribution de probabilité est déséquilibrée entre les différentes étapes de temps, il est donc également assez difficile d'appliquer la stratégie de beam search.
speaker_10	Asaf	eval	401	Then, we generate the new features and evaluate them using five evaluation classifiers.	Ensuite, nous générons les nouvelles fonctions et les évaluons en utilisant cinq classificateurs d'évaluation.
speaker_05	unknown_1	dev	448	We even improve in the in domain NQ dataset.	Nous nous améliorons même dans les données NQ de domaine.
speaker_04	Jiawei	dev	281	How would this affect the execution timeline in the offline system?	Comment cela affecterait-il la chronologie d’exécution dans le système hors ligne ?
speaker_07	Antoine_MUV	eval	154	To overcome this limitation, we experiment with a neural based architecture that can capture semantic relationships between queries and article.	Pour surmonter cette limitation, nous expérimentons une architecture neuronale qui peut capturer les relations sémantiques entre les requêtes et l'article.
speaker_01	Elena	dev	12	And borrowings can eventually be integrated into the recipient language.	Et les emprunts peuvent éventuellement être intégrés dans la langue du destinataire.
speaker_01	Elena	dev	99	We have explored four types of models for lexical borrowing detection.	Nous avons exploré quatre types de modèles pour la détection d’emprunt lexical.
speaker_04	Jiawei	dev	353	Overall, we achieve thirty to sixty three percent relative latency reduction depending on execution time and allowed cost.	Dans l’ensemble, nous obtenons une réduction de latence relative de trente à soixante-trois pour cent en fonction du temps d’exécution et du coût autorisé.
speaker_07	Antoine_MUV	eval	110	This information retrieval task comes with its own set of challenges.	Cette tâche d'extraction des informations comporte son propre ensemble de défis.
speaker_05	unknown_1	dev	418	In our experiments, we demonstrate that this simple heuristic can be used to augment and queue training data.	Dans nos expériences, nous démontrons que cette heuristique simple peut être utilisée pour améliorer et mettre en file d’attente les données de formation.
speaker_02	Antoine	dev	158	The other option is to predict the affix probability vector.	Ou bien, l’autre option est de prévenir le vecteur de probabilité d’affixe.
speaker_04	Jiawei	dev	337	For example, the legend prefix eighty percent plus means the model is trained with prefix data with prefix length larger than eighty percent of the full utterance length.	Par exemple, le préfixe de légende quatre-vingts pour cent plus signifie que le modèle est formé avec les données de préfixe ayant une longueur de préfixe supérieure à quatre-vingts pour cent de la longueur totale du discours.
speaker_01	Elena	dev	63	Is it title titlecase?	Est-ce une casse de titre ?
speaker_09	Kamezawa	eval	293	The commit messages classified as other are discarded.	Les messages de validation classés comme autres sont supprimés.
speaker_04	Jiawei	dev	261	Which is then executed so that the system can respond properly.	Celui-ci est ensuite exécuté afin que le système puisse répondre correctement.
speaker_10	Asaf	eval	335	Feature generation using another data source may add substantial information.	La génération de fonctions en utilisant une autre source de données peut ajouter des informations substantielles.
speaker_06	Allan	eval	92	So to conclude our work, so first our model is actually pretty efficient.	Donc, pour conclure notre travail, notre modèle est en réalité assez efficace.
speaker_09	Kamezawa	eval	313	These results indicate that CEAS and CAS are significantly affected.	Ces résultats indiquent que le CEAS et le CAS sont considérablement touchés.
speaker_04	Jiawei	dev	359	With a strong graph based semantic parser, we achieve relatively good latency reduction either through our pipeline approach with LM completion and a full parser or directly through a learned parser on the prefixes.	Avec un analyseur sémantique basé sur le graphique fort, nous obtenons une réduction de latence relativement bonne soit par notre approche pipeline avec l’achèvement du LM et un analyseur complet, soit directement par un analyseur appris sur les préfixes.
speaker_04	Jiawei	dev	314	Each node or edge is represented by an action.	Chaque nodule ou arête est représenté(e) par une action.
speaker_04	Jiawei	dev	354	Finally, we have a breakdown of average latency reduction in tokens for each type of the function node when the allowed cost is three run executions.	Enfin, nous avons une répartition de la réduction de latence moyenne en gages pour chaque type de nodule de fonction lorsque le coût autorisé est de trois exécutions.
speaker_03	Michał	dev	216	How to select important tokens and backpropagate gradients to that selection?	Comment sélectionner les gages importants et rétropropager les pentes vers cette sélection ?
speaker_02	Antoine	dev	140	The final output are contextualized embeddings that can be used for downstream NLP tasks.	Le résultat final donne des intégrations contextualisées qui peuvent être utilisées pour les tâches de TAL traitement automatique du langage naturel downstream.
speaker_02	Antoine	dev	165	We evaluate the pretrained models on three sets of tasks.	Nous évaluons les modèles préformés sur trois ensembles de tâches.
speaker_02	Antoine	dev	117	This is because some morphological rules produce different surface forms that hide the exact lexical information, and BPE, which is solely based on the surface forms, does not have access to this lexical model.	En effet, certaines règles morphologiques produisent différentes formes de surface qui cachent l’information lexicale exacte, et le BPE, qui est uniquement basé sur les formes de surface, n’a pas accès à ce modèle lexical.
speaker_03	Michał	dev	199	Similarly, in the decoder's cross attention, to this picture on the right side, the only difference here is that the target tokens are attending to the input tokens in this case.	De même, dans l’attention croisée du décodeur, à cette image sur le côté droit, la seule différence ici est que les gages cibles sont attentifs aux gages de saisie dans ce cas.
speaker_05	unknown_1	dev	363	Hi.	Bonjour.
speaker_05	unknown_1	dev	403	And a reader module then extracts a span from each passage as a potential answer.	Et un module de lecture extrait ensuite un étendage de chaque passage en tant que réponse potentielle.

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