Modelisation du theme dans le dialogue oral homme-machine

The topic in man-machine spoken dialogue

• Auteur / Autrice : GREGOIRE TABUTEAU
• Direction : Jacques Siroux
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences appliquées
• Date : Soutenance en 1996
• Etablissement(s) : Rennes 1

Résumé

Il s'agit ici d'exploiter la notion de theme (ce dont on parle) pour le dialogue oral homme-machine. A partir d'une etude extensive de la litterature sur cette notion, nous concluons qu'il est preferable de considerer le theme comme une information donnee: par information, il faut entendre que le referent commun au systeme et a l'utilisateur ; et par donne que le referent a ete evoque linguistiquement au cours du dialogue. Ceci nous permet de conserver les deux facettes principales du theme: theme de la phrase (aspect linguistique) et theme du discours (aspect referentiel). Sous l'angle linguistique, le theme se manifeste grace a une serie d'indices qui relevent des differents domaines de la linguistique (morpho-syntaxe, semantique, pragmatique). Notre proposition identifie des heuristiques et des regles tirees de ces domaines qui servent a la determination du theme. A travers ces regles se dessine une fonction plus generale du theme, qui sous-tend la communication orale: l'information (les referents evoques) qui circule au cours d'un dialogue est le plus souvent encodee linguistiquement pour faciliter l'ancrage des referents nouveaux a ceux precedemment evoques. Tout doit etre fait pour profiter de cet encodage et notamment, en cours d'analyse, accorder la priorite aux elements thematiques. Cet aspect s'inspire en grande partie de la theorie de la pertinence de sperber et wilson. A partir de celle-ci, nous articulons notre these en deux axes complementaires: une representation des referents selon une formalisation orientee-objet et une procedure d'analyse de l'enonce inspiree par le mecanisme de raisonnement hypothetico-deductif. Grace a un tel mecanisme, les elements thematiques ont un statut different des autres et, conjointement aux regles linguistiques, permettent de diminuer le nombre d'hypotheses emises en cours d'analyse. Ces deux axes sont illustres dans une mise en uvre de type multi-agents