L'humour dans les interactions sociales homme-robot

par Lucile Bechade

Projet de thèse en Informatique

Sous la direction de Laurence Devillers.

Thèses en préparation à Paris Saclay , dans le cadre de Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication , en partenariat avec LIMSI - Laboratoire d'Informatique pour la Mécanique et les Sciences de l'Ingénieur (laboratoire) , TLP - Traitement du Langage Parlé (equipe de recherche) et de Université Paris-Sud (établissement de préparation de la thèse) depuis le 01-10-2014 .


  • Résumé

    La reconnaissance des émotions à  partir d'indices paralinguistique a été traitée en informatique affectives afin de développer des machines «intelligentes», et d'améliorer l'interaction de l'homme avec la machine par une prise en compte des ses réactions émotionnelles, notamment à  des fins d'éducation ou de soins. L'enjeu de cette thèse repose dans le fait de lier la reconnaissance d'états émotionnels extraits à partir de l'audio à  une contextualisation de l'émotion au sein du dialogue à  visée humoristique. Dans un dialogue humoristique, certains indices peuvent nous permettre de déduire les réactions de l'interlocuteur. Ainsi à partir d'indices émotionnels paralinguistiques et d'indices linguistiques de réactions à  l'humour, il est possible d'apprendre à  la machine à  reconnaître l'appréciation ou non d'actes humoristiques, et d'adapter son comportement dialogique. Au delà d'une détection d'informations paralinguistiques et linguistique, l'objectif est de fournir au système un profil réactionnel de l'utilisateur à l'humour, pendant l'interaction. Ce profil permet d'adapter les stratégies humoristiques de la machine au locuteur.

  • Titre traduit

    Humor in social human-robot interactions


  • Résumé

    Emotion recognition from paralinguistic clues was treated in affective computing to develop "smart" machines, and improve the human-machine interaction by taking account of the user's emotional reactions, especially for purposes of education or care. The aim of this thesis relies in tying the recognition of emotions in the voice, extracted from the audio via the emotions LIMSI detection tools to contextualization of emotion within the humorous dialogue.In a humorous dialogue, some cues may allow us to infer the reactions of the interlocutor. Beyond a paralinguistic and linguistic information detection, it is to provide a dynamic humor user profil to the system. This profile allows you to adjust the dialog strategies of the system, and it can also be used to better manage long-term relationships. With a contextualization of emotional cues in reaction to humor, it is possible to recognize the appreciation of humorous acts or not and to adapt the robot's behavior.