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        <title>Lifelong learning et systèmes de dialogue : définition et perspectives (Lifelong learning and dialogue system : definition and discussion )</title>
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        <dateIssued>2019-07</dateIssued>
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            <title>Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Volume III : RECITAL</title>
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        <genre authority="marcgt">conference publication</genre>
    </relatedItem>
    <abstract>Le but de cet article est de définir comment le Lifelong Learning (LL) pourrait être appliqué aux systèmes de dialogue orientés tâche. Un système de dialogue devrait être en mesure d’apprendre de nouvelles connaissances, après avoir été déployé, et ceci de manière continue grâce à ses interactions avec l’utilisateur. Nous identifions ainsi deux aspects s’appliquant à un tel système : l’amélioration de ses capacités conversationnelles, et l’enrichissement de sa base de connaissances. Nous appliquons ces idées à un chatbot développé dans le cadre du projet LIHLITH. Nous montrons ainsi qu’un tel système doit être capable (1) de détecter la présence d’une situation inconnue (2) de décider quand et comment interagir avec l’utilisateur afin d’extraire de nouvelles connaissances et (3) de s’adapter à ces nouvelles connaissances, tout en considérant la fiabilité de celles-ci.</abstract>
    <identifier type="citekey">veron-2019-lifelong</identifier>
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%0 Conference Proceedings
%T Lifelong learning et systèmes de dialogue : définition et perspectives (Lifelong learning and dialogue system : definition and discussion )
%A Veron, Mathilde
%Y Morin, Emmanuel
%Y Rosset, Sophie
%Y Zweigenbaum, Pierre
%S Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Volume III : RECITAL
%D 2019
%8 July
%I ATALA
%C Toulouse, France
%G French
%F veron-2019-lifelong
%X Le but de cet article est de définir comment le Lifelong Learning (LL) pourrait être appliqué aux systèmes de dialogue orientés tâche. Un système de dialogue devrait être en mesure d’apprendre de nouvelles connaissances, après avoir été déployé, et ceci de manière continue grâce à ses interactions avec l’utilisateur. Nous identifions ainsi deux aspects s’appliquant à un tel système : l’amélioration de ses capacités conversationnelles, et l’enrichissement de sa base de connaissances. Nous appliquons ces idées à un chatbot développé dans le cadre du projet LIHLITH. Nous montrons ainsi qu’un tel système doit être capable (1) de détecter la présence d’une situation inconnue (2) de décider quand et comment interagir avec l’utilisateur afin d’extraire de nouvelles connaissances et (3) de s’adapter à ces nouvelles connaissances, tout en considérant la fiabilité de celles-ci.
%U https://aclanthology.org/2019.jeptalnrecital-recital.8
%P 563-576

Markdown (Informal)

[Lifelong learning et systèmes de dialogue : définition et perspectives (Lifelong learning and dialogue system : definition and discussion )](https://aclanthology.org/2019.jeptalnrecital-recital.8) (Veron, JEP/TALN/RECITAL 2019)

• Lifelong learning et systèmes de dialogue : définition et perspectives (Lifelong learning and dialogue system : definition and discussion ) (Veron, JEP/TALN/RECITAL 2019)

ACL

• Mathilde Veron. 2019. Lifelong learning et systèmes de dialogue : définition et perspectives (Lifelong learning and dialogue system : definition and discussion ). In Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Volume III : RECITAL, pages 563–576, Toulouse, France. ATALA.