@inproceedings{akani-etal-2024-approche,
title = "Approche multit{\^a}che pour l{'}am{\'e}lioration de la fiabilit{\'e} des syst{\`e}mes de r{\'e}sum{\'e} automatique de conversation",
author = "Akani, Eunice and
Favre, Benoit and
Bechet, Frederic and
Gemignani, Romain",
editor = "Balaguer, Mathieu and
Bendahman, Nihed and
Ho-dac, Lydia-Mai and
Mauclair, Julie and
G Moreno, Jose and
Pinquier, Julien",
booktitle = "Actes de la 31{\`e}me Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, volume 1 : articles longs et prises de position",
month = "7",
year = "2024",
address = "Toulouse, France",
publisher = "ATALA and AFPC",
url = "https://aclanthology.org/2024.jeptalnrecital-taln.23",
pages = "338--351",
abstract = "Le r{\'e}sum{\'e} de dialogue consiste {\`a} g{\'e}n{\'e}rer un r{\'e}sum{\'e} bref et coh{\'e}rent d{'}une conversation ou d{'}un dialogue entre deux ou plusieurs locuteurs. M{\^e}me si les mod{\`e}les de langue les plus r{\'e}cents ont permis des progr{\`e}s remarquables dans ce domaine, g{\'e}n{\'e}rer un r{\'e}sum{\'e} fid{\`e}le au dialogue de d{\'e}part reste un d{\'e}fi car cela n{\'e}cessite de prendre en compte l{'}interaction entre les locuteurs pour conserver les informations les plus pertinentes du dialogue. Nous nous pla{\c{c}}ons dans le cadre des dialogues humain-humain avec but. Ce cadre nous permet d{'}int{\'e}grer des informations relatives {\`a} la t{\^a}che dans le cadre du r{\'e}sum{\'e} de dialogue afin d{'}aider le syst{\`e}me {\`a} g{\'e}n{\'e}rer des r{\'e}sum{\'e}s plus fid{\`e}les s{\'e}mantiquement. Nous {\'e}valuons dans cette {\'e}tude des approches multit{\^a}ches permettant de lier la t{\^a}che de r{\'e}sum{\'e} {\`a} des t{\^a}ches de compr{\'e}hension du langage comme la d{\'e}tection de motifs d{'}appels. Les informations li{\'e}es {\`a} la t{\^a}che nous permettent {\'e}galement de proposer des nouvelles m{\'e}thodes de s{\'e}lection de r{\'e}sum{\'e}s bas{\'e}es sur l{'}analyse s{\'e}mantique du dialogue ainsi que des m{\'e}triques d{'}{\'e}valuation bas{\'e}es {\'e}galement sur cette m{\^e}me analyse. Nous avons test{\'e} ces m{\'e}thodes sur DECODA, un corpus fran{\c{c}}ais de dialogue collect{\'e} dans le centre d{'}appel de la RATP entre des usagers et des t{\'e}l{\'e}conseillers. Nous montrons que l{'}ajout d{'}informations li{\'e}es {\`a} la t{\^a}che augmente la fiabilit{\'e} des r{\'e}sum{\'e}s g{\'e}n{\'e}r{\'e}s.",
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<title>Approche multitâche pour l’amélioration de la fiabilité des systèmes de résumé automatique de conversation</title>
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<abstract>Le résumé de dialogue consiste à générer un résumé bref et cohérent d’une conversation ou d’un dialogue entre deux ou plusieurs locuteurs. Même si les modèles de langue les plus récents ont permis des progrès remarquables dans ce domaine, générer un résumé fidèle au dialogue de départ reste un défi car cela nécessite de prendre en compte l’interaction entre les locuteurs pour conserver les informations les plus pertinentes du dialogue. Nous nous plaçons dans le cadre des dialogues humain-humain avec but. Ce cadre nous permet d’intégrer des informations relatives à la tâche dans le cadre du résumé de dialogue afin d’aider le système à générer des résumés plus fidèles sémantiquement. Nous évaluons dans cette étude des approches multitâches permettant de lier la tâche de résumé à des tâches de compréhension du langage comme la détection de motifs d’appels. Les informations liées à la tâche nous permettent également de proposer des nouvelles méthodes de sélection de résumés basées sur l’analyse sémantique du dialogue ainsi que des métriques d’évaluation basées également sur cette même analyse. Nous avons testé ces méthodes sur DECODA, un corpus français de dialogue collecté dans le centre d’appel de la RATP entre des usagers et des téléconseillers. Nous montrons que l’ajout d’informations liées à la tâche augmente la fiabilité des résumés générés.</abstract>
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%X Le résumé de dialogue consiste à générer un résumé bref et cohérent d’une conversation ou d’un dialogue entre deux ou plusieurs locuteurs. Même si les modèles de langue les plus récents ont permis des progrès remarquables dans ce domaine, générer un résumé fidèle au dialogue de départ reste un défi car cela nécessite de prendre en compte l’interaction entre les locuteurs pour conserver les informations les plus pertinentes du dialogue. Nous nous plaçons dans le cadre des dialogues humain-humain avec but. Ce cadre nous permet d’intégrer des informations relatives à la tâche dans le cadre du résumé de dialogue afin d’aider le système à générer des résumés plus fidèles sémantiquement. Nous évaluons dans cette étude des approches multitâches permettant de lier la tâche de résumé à des tâches de compréhension du langage comme la détection de motifs d’appels. Les informations liées à la tâche nous permettent également de proposer des nouvelles méthodes de sélection de résumés basées sur l’analyse sémantique du dialogue ainsi que des métriques d’évaluation basées également sur cette même analyse. Nous avons testé ces méthodes sur DECODA, un corpus français de dialogue collecté dans le centre d’appel de la RATP entre des usagers et des téléconseillers. Nous montrons que l’ajout d’informations liées à la tâche augmente la fiabilité des résumés générés.
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[Approche multitâche pour l’amélioration de la fiabilité des systèmes de résumé automatique de conversation](https://aclanthology.org/2024.jeptalnrecital-taln.23) (Akani et al., JEP/TALN/RECITAL 2024)
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