Avec les progr s de la technologie de reconnaissance vocale automatique (ASR), de plus en plus d'applications de traitement du langage naturel (NLP) ont t utilis es dans notre vie quotidienne, telles que la traduction de la langue parl e, la r ponse automatique aux questions, la recherche d'informations vocales, etc. Lorsque l'on traite de la parole spontan e reconnue, plusieurs probl mes naturels se posent. Premi rement, la parole reconnue ne comporte pas de ponctuation ni d'informations sur les limites des phrases. Deuxi mement, la parole spontan e contient des disfluences qui ne v hiculent aucune information utile sur le contenu. L'absence de ponctuation et d'informations sur les limites des phrases ainsi que la pr sence de disfluences affectent les performances des t ches de TALN en aval. Ainsi, l'objectif de ce travail est de d velopper ou d'am liorer des algorithmes pour d tecter automatiquement les limites des phrases, ajouter de la ponctuation et identifier les mots disfluents dans la parole reconnue afin d'am liorer les performances des t ches de TALN en aval.
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