Vincent Letard


2016

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Évaluation de l’apprentissage incrémental par analogie (Incremental Learning From Scratch Using Analogical Reasoning )
Vincent Letard | Gabriel Illouz | Sophie Rosset
Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 2 : TALN (Articles longs)

Cet article examine l’utilisation du raisonnement analogique dans le contexte de l’apprentissage incrémental. Le problème d’apprentissage sous-jacent développé est le transfert de requêtes formulées en langue naturelle vers des commandes dans un langage de programmation. Nous y explorons deux questions principales : Comment se comporte le raisonnement par analogie dans le contexte de l’apprentissage incrémental ? De quelle manière la séquence d’apprentissage influence-t-elle la performance globale ? Pour y répondre, nous proposons un protocole expérimental simulant deux utilisateurs et différentes séquences d’apprentissage. Nous montrons que l’ordre dans la séquence d’apprentissage incrémental n’a d’influence notable que sous des conditions spécifiques. Nous constatons également la complémentarité de l’apprentissage incrémental avec l’analogie pour un nombre d’exemples d’apprentissage minimal.

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Un système automatique de sélection de réponse en domaine ouvert intégrable à un système de dialogue social (An automatic open-domain response selection system integrable to a social dialogue system)
Franck Charras | Guillaume Dubuisson Duplessis | Vincent Letard | Anne-Laure Ligozat | Sophie Rosset
Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 5 : Démonstrations

Cette démonstration présente un système de dialogue en domaine ouvert qui utilise une base d’exemples de dialogue automatiquement constituée depuis un corpus de sous-titres afin de gérer un dialogue social de type « chatbot ».

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Purely Corpus-based Automatic Conversation Authoring
Guillaume Dubuisson Duplessis | Vincent Letard | Anne-Laure Ligozat | Sophie Rosset
Proceedings of the Tenth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'16)

This paper presents an automatic corpus-based process to author an open-domain conversational strategy usable both in chatterbot systems and as a fallback strategy for out-of-domain human utterances. Our approach is implemented on a corpus of television drama subtitles. This system is used as a chatterbot system to collect a corpus of 41 open-domain textual dialogues with 27 human participants. The general capabilities of the system are studied through objective measures and subjective self-reports in terms of understandability, repetition and coherence of the system responses selected in reaction to human utterances. Subjective evaluations of the collected dialogues are presented with respect to amusement, engagement and enjoyability. The main factors influencing those dimensions in our chatterbot experiment are discussed.

2014

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A Mapping-Based Approach for General Formal Human Computer Interaction Using Natural Language
Vincent Letard | Sophie Rosset | Gabriel Illouz
Proceedings of the ACL 2014 Student Research Workshop

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Natural Human-Machine Interaction for Manipulating Formal Language: Bootstrapping with Mapping (Interaction homme-machine en domaine large à l’aide du langage naturel : une amorce par mise en correspondance) [in French]
Vincent Letard
Proceedings of TALN 2014 (Volume 4: RECITAL - Student Research Workshop)