Adaptation du niveau d'analyse des interventions dans un dialogue : application à un système de question-réponse

Adaptative parsing level in conversational turns applied to a question : answering system

• Auteur / Autrice : Laura Monceaux
• Direction : Gérard Sabah
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 2002
• Etablissement(s) : Paris 11

Mots clés

Mots clés contrôlés

Sémantique

Linguistique -- Informatique

Dialogue

Mots clés libres

@Question-réponse (système)

Résumé

Face à la diversité des types de dialogues mis en oeuvre de nos jours, nous avons étudié comment adapter, de manière générique, le niveau d'analyse des interventions d'un utilisateur. L'analyse par mots clés prônée par les systèmes de dialogues spécifiques (relatifs à une tâche particulière) est inadéquate pour traiter de telles interventions, car on ne peut vraisemblablement pas représenter toutes les connaissances nécessaires et résoudre les conflits liés à cette diversité. Nous avons donc développé une analyse des interventions, indépendante de leurs domaines et fondée sur leur forme syntaxique. Pour ce faire, nous avons été confrontés au problème du choix d'un analyseur syntaxique. Pour le résoudre, nous avons étudié les différents analyseurs syntaxiques existants en réalisant une classification selon leurs capacités, puis nous avons développé une procédure d'évaluation de ces analyseurs qui fait à l'heure actuelle défaut pour le français. Suite à cette évaluation, il nous a paru intéressant de développer un algorithme de compromis entre plusieurs analyses afin de retourner l'analyse la plus plausible. Celui-ci nous permettra non seulement d'utiliser les capacités de chaque analyseur mais également de quantifier chaque information retournée par un taux de confiance. A partir de la syntaxe des interventions et de connaissances sémantiques issues de la base lexicale Word net (synonymie, hyperonyme. . . ), nous avons développé un système d'analyse permettant d'étudier l'intention sous-jacente de l'intervention et son contenu propositionnel. Plus particulièrement, nous nous sommes intéressés aux interventions de demande d'informations dont le contenu propositionnel repose sur l'identification du type attendu de la réponse et de l'objet sur lequel porte la question. Pour évaluer l'efficacité de ces critères, cette analyse a été intégrée dans le système de question-réponse développé dans le groupe LIR.

Due to the variety of dialogue types, we studied how to adapt, in a generic way, the level of user interventions analysis. An analysis by keywords, recommended by systems of specific dialogues (relative to a particular task) is inadequate to handle such interventions, because therefore, it is impossible to represent all the world knowledge and solve the conflicts arising from this variety. We developed an analysis of the interventions, independent from their domains and based on the syntax interventions. In so doing, we were confronted with the choice of syntactic analyzer. To solve it, we studied the various existing syntactic parsers by constructing a classification according to their capacities, followed by the development of an evaluation protocol of these analyzers for French. Further to this evaluation, it appeared interesting to develop an algorithm of compromise between several analyses to return the most plausible analysis. This will allow us not only to use the capacities of every analyzes but also to quantify every information returned by a confidence rate. From the intervention's syntax and the semantic knowledge provided by the lexical base WordNet (synonym, hyperonym), we developed a system to extract the intervention's intention and its propositional contents. Particularly, we were interested in the question interventions : the propositional contents rely upon the extraction of the answer type and of the object of the question. To estimate the efficiency of these criteria, this analysis was integrated into the question-answering system developed in the LIR group.