Détection automatique d’actes de dialogue par l’utilisation d’indices multiniveaux

Sophie Rosset, Delphine Tribout


Abstract
Ces dernières années, il y a eu de nombreux travaux portant sur l’utilisation d’actes de dialogue pour caractériser les dialogues homme-homme ou homme-machine. Cet article fait état de nos travaux sur la détection automatique d’actes de dialogue dans des corpus réels de dialogue homme-homme. Notre travail est fondé essentiellement sur deux hypothèses . (i) la position des mots et la classe sémantique du mot sont plus importants que les mots eux-mêmes pour identifier l’acte de dialogue et (ii) il y a une forte prédictivité dans la succession des actes de dialogues portés sur un même segment dialogique. Une approche de type Memory Based Learning a été utilisée pour la détection automatique des actes de dialogue. Le premier modèle n’utilise pas d’autres informations que celles contenus dans le tour de parole. Dans lex expériences suivantes, des historiques dialogiques de taille variables sont utilisés. Le taux d’erreur de détection d’actes de dialogue est d’environ 16% avec le premier modèle est descend avec une utilisation plus large de l’historique du dialogue à environ 14%.
Anthology ID:
2005.jeptalnrecital-long.29
Volume:
Actes de la 12ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs
Month:
June
Year:
2005
Address:
Dourdan, France
Venue:
JEP/TALN/RECITAL
SIG:
Publisher:
ATALA
Note:
Pages:
281–290
Language:
French
URL:
https://aclanthology.org/2005.jeptalnrecital-long.29
DOI:
Bibkey:
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PDF:
https://aclanthology.org/2005.jeptalnrecital-long.29.pdf