Thèse soutenue

Conception d'une chaîne de traitement de la langue naturelle pour un agent conversationnel assistant

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Auteur / Autrice : François Bouchet
Direction : Jean-Paul Sansonnet
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance en 2010
Etablissement(s) : Paris 11
Partenaire(s) de recherche : autre partenaire : Université de Paris-Sud. Faculté des sciences d'Orsay (Essonne)

Résumé

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Face au nombre croissant d'utilisateurs novices d'applications informatiques, le besoin d'une assistance efficace est devenu crucial. Nous proposons d'y répondre à l'aide d'un Agent Conversationnel Assistant (ACA), interface permettant l'usage de la langue naturelle (spontanément employée en cas de problème) et fournissant une présence rassurant les utilisateurs. Une étude préalable décrit la constitution (combinant recueil et utlilisation de thésaurus) d'un corpus de requêtes, dont le besoin est justifié. Ce corpus de 11626 phrases est contrasté à d'autres, et nous montrons qu'il couvre le domaine de l'assistance et contient en plus des requêtes relevant du contrôle de l'application et de discussion avec l'agent. Ce corpus sert de base pour concevoir une chaîne d'analyse syntaxico-sémantique des requêtes en langue naturelle, utilisant un ensemble de clés sémantiques, de règles d'analyse et de transformation. En sortie, les requêtes sont exprimées dans un langage formel (DAFI) dont nous donnons la syntaxe et la sémantique. La chaîne de traitement est évaluée en comparant annotation manuelle et requêtes produites automatiquement, et l'emploi de méthodes d'apprentissage supervisé pour identifier les activités conversationnelles des requêtes est envisagé. L'approche suivie est validée par l'intégration d'un ACA au sein d'une application Web de conception musicale collaborative. Enfin, nous nous intéressons à l'architecture requise pour l'ageTIlt rationnel en charge de définir les réactions à partir des requêtes formelles en DAFT et du modèle de l'application, soulignant le besoin pour celui-ci de disposer d'un modèle cognitif