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) (2016)

Abstract: 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 ».

## description générale du système ces travaux s'inscrivent dans le cadre du projet joker qui vise à développer une interface utilisateur intelligente générique fournissant un système de dialogue multimodal démontrant des compétences de communication sociale comme l'humour @xcite . ce projet s'intéresse à des interactions divertissantes intervenant dans un environnement social comme une cafétéria. cette démonstration présente un système de dialogue permettant un échange entre deux interlocuteurs : un participant humain et le système conversationnel. ce système de dialogue présente deux caractéristiques principales. la première est d'être « social », c'est-à-dire non contraint par une tâche clairement établie entre les interlocuteurs (e.g., réserver un billet de train). la seconde est d'être en domaine ouvert, c'est-à-dire non restreint à un domaine particulier (e.g., le domaine ferroviaire). il appartient donc à la famille des systèmes de type « chatbot ». ce système utilise un module de sélection de réponse « système » qui a été automatiquement créé depuis un corpus de sous-titres de séries télévisées, décrit et évalué dans @xcite . il sélectionne des contributions surprenantes et amusantes en réponse à un énoncé humain afin de maintenir sa participation dans le dialogue. l'interaction se déroule par le biais d'une interface web de type « salon de conversation en ligne ». le dialogue est mené par le participant humain. il prend la forme d'une succession de paires de type énoncé de l'humain/réponse du système. le système fonctionne en langue anglaise ; une version en langue française est actuellement en développement. ## description technique du système le modèle de dialogue sous-jacent au système appartient à la famille des modèles de dialogue fondé sur des exemples @xcite . cette dernière se fonde sur l'exploitation d'une base d'exemples de dialogue indexés qui représentent un ensemble de stratégie de dialogue. différentes approches, dans ce cadre, ont été proposées dans la littérature, s'appuyant sur des scénarios de films @xcite ou encore des sous-titres @xcite . une particularité de notre approche est une automatisation complète des deux processus constituant ce type de modèle de dialogue : (i) la création de la base d'exemples de dialogue, et (ii) la sélection de la contribution du système en réponse à un énoncé humain et depuis la base d'exemples. la base d'exemples de dialogue est automatiquement construite depuis un corpus de sous-titres de séries télévisées comprenant différents genres tels que « comédie » et « science-fiction » (e.g., « the big bang theory », « malcolm »). ce corpus subit un ensemble de pré-traitements à partir d'outils du traitement automatique des langues (e.g., normalisation lexicale, lemmatisation, reconnaissance d'entités nommées). la base contient approximativement 270000 exemples de dialogue extraits depuis 432 fichiers de sous-titres. la gestion du dialogue consiste en la sélection d'une réponse appropriée depuis la base d'exemples et en son adaptation compte-tenu de l'énoncé du participant humain. notre approche discerne trois grandes étapes : (1) la sélection d'un ensemble de réponses candidates depuis la base d'exemple, (2) la sélection de la réponse la plus appropriée, et (3) la transformation de la réponse sélectionné en prenant en compte l'énoncé humain (e.g., substitution d'entités nommées). des développements futurs prévoient d'étendre cette approche au corpus opensubtitles 2016 @xcite pour extraire jusqu'à 50 millions d'exemples de dialogue. pour exploiter cette large base d'exemples, la sélection des réponses candidates se fera par calculs de similarité dans un plongement vectoriel du type doc2vec @xcite . de premières expériences sont d'ores et déjà en cours et le système résultant sera également montré à titre de comparaison. ## informations complémentaires ce système a été utilisé afin de collecter un corpus de 41 dialogues avec 27 participants, disponible librement à l'url : https://ucar.limsi.fr . le système est en évolution active. la version courante est disponible en ligne : https://webjoker.limsi.fr/ 1 . 1. l'accès est limité. pour y accéder, utiliser le nom d'utilisateur batman et le mot de passe you:joker).