Thèse soutenue

Robustesse dans les systèmes de dialogue finalisé : modélisation et évaluation du processus d'ancrage pour la gestion de l'incompréhension
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Auteur / Autrice : Alexandre Denis
Direction : Laurent Romary
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique Linguistique
Date : Soutenance le 24/10/2008
Etablissement(s) : Nancy 1
Ecole(s) doctorale(s) : IAEM Lorraine
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LORIA
Jury : Président / Présidente : Jean-Marie Pierrel
Examinateurs / Examinatrices : Laurent Romary, Jean-Marie Pierrel, Harry Bunt, Jean Caelen, Frédéric Béchet, Matthieu Quignard
Rapporteurs / Rapporteuses : Harry Bunt, Jean Caelen

Mots clés

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Mots clés libres

Résumé

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Les systèmes de dialogue en langue naturelle sont des interfaces de communication homme-machine susceptibles de souffrir de nombreux problèmes d'incompréhension liés à la complexité de la langue. Nous appelons robustesse leur capacité à faire face aux problèmes d'interprétation. La théorie du grounding (ancrage) de Clark \& Schaefer (1989) suggère que les participants à un dialogue cherchent à atteindre la compréhension mutuelle en produisant des preuves de leur compréhension et peut alors permettre d'améliorer la robustesse des systèmes. Cette théorie est confrontée toutefois au problème d'acceptation récursive : afin de savoir si une preuve de compréhension a bien été comprise il est nécessaire d'en fournir une preuve de compréhension et on ne peut au final jamais savoir si quelque chose a été correctement compris. Les modélisations informatiques de l'ancrage qui visent à résoudre ce problème font l'objet de plusieurs simplifications ou sont trop complexes à mettre en oeuvre. Nous proposons d'appuyer la modélisation du processus d'ancrage sur la croyance de compréhension des preuves de compréhension, entraînant une coupure de la récursion ainsi que la possibilité d'ancrer à tort un énoncé. Cette modélisation a été implémentée et adjointe à un système d'interprétation symbolique classique. L'évaluation du système a été réalisée par simulation sur corpus en générant des dialogues d'ancrage de manière artificielle entre deux instances du système. Ce type d'évaluation permet alors d'explorer automatiquement une grande diversité de problèmes d'ancrage. Les résultats obtenus à l'issue de l'évaluation montrent un gain significatif de compréhension et valident en cela l'approche générale.