Développement d'un système d'identification des dialogues problématiques dans le système de dialogue personne-machine
Dans ce memoire, nous proposons un outil de classification automatique de dialogues problematiques dans un contexte d'un systeme de dialogue personne-machine. Le domaine d'application de cet outil est celui du forage de dormees (data mining), un sous domaine du domaine de I'apprent...
| Main Author: | |
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| Format: | Others |
| Published: |
École de technologie supérieure
2008
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| Online Access: | http://espace.etsmtl.ca/117/1/TRUONG_Le_Hoang.pdf http://espace.etsmtl.ca/117/4/TRUONG_Le_Hoang%2Dweb.pdf |
| Summary: | Dans ce memoire, nous proposons un outil de classification automatique de dialogues
problematiques dans un contexte d'un systeme de dialogue personne-machine. Le domaine
d'application de cet outil est celui du forage de dormees (data mining), un sous domaine du
domaine de I'apprentissage machine (machine learning). L'architecture de cet outil est
modulaire et extensible afin de faciliter 1'experimentation de differents paradigmes de
classification. L'outil utilise plusieurs schemes d'apprentissage machine tels que I'arbre de
decision C4.5 et I'arbre de modelisation logistique pour la classification de dialogue et les
parametres utilises provierment de la plateforme PARADISE. De plus, nous etudions I'ajout
de deux nouveaux parametres : mots negatives de reconnaissance et repetitions de mots.
L'outil est teste selon la technique de validation croisee avec 10 validations croisees sur deux
corpus publiquement distribues par le Linguistic Data Consortium (DARPA Communicator
2000 et DARPA Communicator 2001). Les resultats obtenus compares a ceux-la de I'etat de
Part montrent que notre PDl est plus performant et que les deux nouveaux parametres
ameliorent la performance globale de l'outil. |
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