Dialogue avec Molière (Dialogue with Molière ) (2022)

Abstract: A l’occasion du quatre-centième anniversaire de la naissance de Molière (1622-1673), nous présentons un agent conversationnel qui parle comme un personnage du théâtre de Molière. Le chatbot a été entraîné avec un modèle GPT adapté (Radford et al., 2018), sur un dataset composé des oeuvres de Molière. Le modèle génératif respecte la langue et le style des personnages de Molière lorsqu’il donne la réplique de l’agent. Il lui arrive malgré tout de manquer de cohérence dans la réponse.

## introduction les agents conversationnels intelligents (chatbots) visent à faciliter l'interaction entre les humains et les services numériques. ils sont capables de traiter les demandes, retourner une réponse aux messageries automatisées (achat in-app, chat, etc.) et répondre vocalement via les applications telles que siri et alexa. créer une intelligence conversationnelle qui donne la réplique dans une langue et un style propres à un auteur du théâtre classique est un challenge qui dépasse l'intelligence de connaissances et d'information autour des produits et des services. comprendre une langue telle qu'elle est écrite et parlée aujourd'hui et répondre en français du 17e siècle, donner des réponses inspirées des personnages et tenir un dialogue cohérent sont les défis qui guident notre recherche sur les systèmes de dialogue intelligents. nous utilisons une adaptation du modèle gpt (generative pre-trained transformer, développé par openai) à un corpus français et un dataset composé de pièces de théâtre de molière pour l'entraînement afin de générer le dialogue entre l'humain et l'agent. corpus d'entraînement le corpus d'entraînement est composé de 32 pièces de théâtre écrites par molière pour un total de 15240 répliques. nous retirons aléatoirement quelques scènes du corpus d'entraînement pour construire le corpus de validation (représentant environ 20% des répliques). création des dialogues pour chaque réplique, nous créons un dialogue utilisateur/ia en ajoutant les répliques suivantes jusqu'à ce que la scène soit terminée ou que le taille de contexte du modèle (@xmath0. chaque dialogue contient exactement deux personnages pour respecter la cohérence du dialogue entre l'utilisateur et l'agent.