Thèses (M.Sc.A.)--Université de Sherbrooke (Canada), 2003. / Titre de l'écran-titre (visionné le 20 juin 2006). Publié aussi en version papier.

Th.--Paris--ENST, 1988. / Bibliogr. p. 145-159.

Thèse (M.A.)--Université Laval, 2004. / Titre de l'écran-titre (visionné le 12 juillet 2005). Bibliogr.

Les systèmes de dialogues oraux Homme-Machine sont des interfaces entre un utilisateur et des services. Ces services sont présents sous plusieurs formes : services bancaires, systèmes de réservations (de billets de train, d'avion), etc. Les systèmes de dialogues intègrent de nombreux modules notamment ceux de reconnaissance de la parole, de compréhension, de gestion du dialogue et de synthèse de la parole. Le module qui concerne la problématique de cette thèse est celui de compréhension de la parole. Le processus de compréhension de la parole est généralement séparé du processus de transcription. Il s'agit, d'abord, de trouver la meilleure hypothèse de reconnaissance puis d'appliquer un processus de compréhension. L'approche proposée dans cette thèse est de conserver l'espace de recherche probabiliste tout au long du processus de compréhension en l'enrichissant à chaque étape. Cette approche a été appliquée lors de la campagne d'évaluation MEDIA. Nous montrons l'intérêt de notre approche par rapport à l'approche classique. En utilisant différentes sorties du module de RAP sous forme de graphe de mots, nous montrons que les performances du décodage conceptuel se dégradent linéairement en fonction du taux d'erreurs sur les mots (WER). Cependant nous montrons qu'une approche intégrée, cherchant conjointement la meilleure séquence de mots et de concepts, donne de meilleurs résultats qu'une approche séquentielle. Dans le souci de valider notre approche, nous menons des expériences sur le corpus MEDIA dans les mêmes conditions d'évaluation que lors de la campagne MEDIA. Il s'agit de produire des interprétations sémantiques à partir des transcriptions sans erreur. Les résultats montrent que les performances atteintes par notre modèle sont au niveau des performances des systèmes ayant participé à la campagne d'évaluation. L'étude détaillée des résultats obtenus lors de la campagne MEDIA nous permet de montrer la corrélation entre, d'une part, le taux d'erreur d'interprétation et, d'autre part, le taux d'erreur mots de la reconnaissance de la parole, la taille du corpus d'apprentissage, ainsi que l'ajout de connaissance a priori aux modèles de compréhension. Une analyse d'erreurs montre l'intérêt de modifier les probabilités des treillis de mots avec des triggers, un modèle cache ou d'utiliser des règles arbitraires obligeant le passage dans une partie du graphe et s'appliquant sur la présence d'éléments déclencheurs (mots ou concepts) en fonction de l'historique. On présente les méthodes à base de d'apprentissage automatique comme nécessairement plus gourmandes en terme de corpus d'apprentissage. En modifiant la taille du corpus d'apprentissage, on peut mesurer le nombre minimal ainsi que le nombre optimal de dialogues nécessaires à l'apprentissage des modèles de langages conceptuels du système de compréhension. Des travaux de recherche menés dans cette thèse visent à déterminer quel est la quantité de corpus nécessaire à l'apprentissage des modèles de langages conceptuels à partir de laquelle les scores d'évaluation sémantiques stagnent. Une corrélation est établie entre la taille de corpus nécessaire pour l'apprentissage et la taille de corpus afin de valider le guide d'annotations. En effet, il semble, dans notre cas de l'évaluation MEDIA, qu'il ait fallu sensiblement le même nombre d'exemple pour, d'une part, valider l'annotation sémantique et, d'autre part, obtenir un modèle stochastique " de qualité " appris sur corpus. De plus, en ajoutant des données a priori à nos modèles stochastiques, nous réduisons de manière significative la taille du corpus d'apprentissage nécessaire pour atteindre les même scores du système entièrement stochastique (près de deux fois moins de corpus à score égal). Cela nous permet de confirmer que l'ajout de règles élémentaires et intuitives (chiffres, nombres, codes postaux, dates) donne des résultats très encourageants. Ce constat a mené à la réalisation d'un système hybride mêlant des modèles à base de corpus et des modèles à base de connaissance. Dans un second temps, nous nous appliquons à adapter notre système de compréhension à une application de dialogue simple : un système de routage d'appel. La problématique de cette tâche est le manque de données d'apprentissage spécifiques au domaine. Nous la résolvons en partie en utilisant divers corpus déjà à notre disposition. Lors de ce processus, nous conservons les données génériques acquises lors de la campagne MEDIA et nous y intégrons les données spécifiques au domaine. Nous montrons l'intérêt d'intégrer une tâche de classification d'appel dans un processus de compréhension de la parole spontanée. Malheureusement, nous disposons de très peu de données d'apprentissage relatives au domaine de la tâche. En utilisant notre approche intégrée de décodage conceptuel, conjointement à un processus de filtrage, nous proposons une approche sous forme de sac de mots et de concepts. Cette approche exploitée par un classifieur permet d'obtenir des taux de classification d'appels encourageants sur le corpus de test, alors que le WER est assez élevé. L'application des méthodes développées lors de la campagne MEDIA nous permet d'améliorer la robustesse du processus de routage d'appels.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

En raison de l'augmentation constante du volume d'information accessible électroniquement, la conception et la mise en uvre d'outils efficaces, permettant notamment à l'utilisateur de n'avoir accès qu'à l'information qu'il juge pertinente, devient une nécessité absolue. Comme la plupart de ces outils sont destinés à être utilisés dans un cadre professionnel, les exigences de fiabilité et de convivialité sont très importantes; les problèmes à résoudre pour satisfaire ces exigences sont nombreux et difficiles. L'accès à cette information pertinente peut se faire en fournissant à un utilisateur des documents pertinents ou en lui proposant des passages de documents pertinents (ou des réponses à des questions). Le premier cas relève du domaine de la recherche de textes et le second du domaine de l'extraction d'informations. C'est dans le domaine très actif de la recherche de textes que s'est situé notre travail, réalisé dans le cadre d'une collaboration entre Informatique CDC, filiale de la Caisse des Dépôts et Consignations, et le Laboratoire d'Électronique de l'ESPCI. Le but de nos travaux a été de développer un modèle fondé sur l'apprentissage numérique pour la catégorisation de textes ou, plus précisément, pour ce qui correspond à la tâche de routing dans le découpage de la conférence TREC (Text REtrieval Conference). L'approche que nous avons conçue nous a permis d'obtenir un résultat très satisfaisant: nous avons remporté la tâche de "routing" de la compétition TREC 9, devançant notamment Microsoft. Le point essentiel de notre approche est l'utilisation d'un classifieur qui est un réseau de neurones dont l'architecture prend en considération le contexte local des mots. La mise en uvre d'une méthode de sélection des entrées nous a permis de réduire à une vingtaine le nombre de descripteurs de chaque texte; néanmoins, le nombre de paramètres reste élevé eu égard au nombre d'exemples disponibles (notamment lors de la compétition TREC 9). Il a donc été nécessaire de mettre en uvre une méthode de régularisation pour obtenir des résultats significatifs à l'issue des apprentissages. Nos résultats ont été validés d'une part grâce au corpus Reuters-21578 qui est souvent utilisé par la communauté de la catégorisation de textes, et d'autre part, par la participation aux sous-tâches de routing de TREC-8 et TREC-9, qui ont permis d'effectuer des comparaisons chiffrées avec d'autres approches. Nos travaux ont été intégrés dans l'application ExoWeb développée à la Caisse des Dépôts, pour y ajouter des fonctionnalités opérationnelles originales. Cette application offrait, sur l'intranet du groupe, un service de catégorisation de dépêches AFP en temps réel; cette catégorisation s'effectuait grâce à des modèles à bases de règles. La première fonctionnalité nouvelle résultant de nos travaux est un outil qui permet à l'administrateur du système de surveiller automatiquement le vieillissement de filtres construits sur des modèles à base de règles. L'idée de cette application est de fabriquer une "copie" d'un filtre à base de règles avec un filtre utilisant un réseau de neurones. Comme le réseau de neurones produit une probabilité de pertinence et non une réponse binaire, il est possible d'attirer l'attention de l'administrateur sur les documents pour lesquels les filtres et les réseaux de neurones fournissent des réponses divergentes: documents considérés comme pertinents par la méthode à base de règles, mais obtenant une probabilité proche de zéro avec le réseau de neurones, et documents considérés comme non pertinents avec le premier et obtenant une probabilité de pertinence proche de un avec le second. Nous avons également proposé les bases d'une deuxième application, qui permet à un utilisateur de fabriquer lui-même un filtre à sa convenance avec un travail minimum. Pour réaliser cette application, il est nécessaire que l'utilisateur fournisse une base de documents pertinents. Cela peut se faire grâce à l'utilisation d'un moteur de recherche conjointement avec un réseau de neurones ou uniquement grâce au moteur de recherche.

De grands corpus oraux comprenant des accents régionaux du français deviennent aujourd'hui disponibles : leurs données offrent une bonne base pour entreprendre l'étude des accents. Les outils de traitement automatique de la parole permettent de traiter des quantités de données plus importantes que les échantillons que peuvent examiner les experts linguistes, phonéticiens ou dialectologues. La langue française est parlée dans de nombreux pays à travers le monde. Notre étude porte sur le français d'Europe continentale, excluant ainsi des territoires comme le Québec, l'Afrique francophone ou encore les départements d'Outre-Mer. Nous étudierons des accents régionaux de France, de Belgique et de Suisse romande. Quelles sont les limites géographiques à l'intérieur desquelles il est possible d'affirmer que les locuteurs ont le même accent ? La réponse à cette question n'est pas évidente. Nous avons adopté la terminologie suivante, adaptée à nos données : nous parlerons d'accent lorsque nous ferons référence à une localisation précise telle qu'une ville ou une région donnée ; nous utiliserons le terme variété pour désigner un ensemble plus vaste. Bien que de nombreuses études décrivent les particularités des accents du français, il existe moins de travaux décrivant la variation de la langue dans son ensemble, et encore moins du point de vue du traitement automatique. De nombreuses questions restent ouvertes. Combien d'accents un auditeur natif du français peut-il identifier ? Quelles performances un système automatique pourrait-il atteindre pour une tâche identique? Les indices décrits dans la littérature linguistique comme caractéristiques de certains accents peuvent-ils être mesurés de manière automatique ? Sont-ils pertinents pour différencier des variétés de français ? Découvrirons-nous d'autres indices mesurables sur nos corpus ? Ces indices pourront-ils être mis en relation avec la perception ? Au cours de notre thèse, nous avons abordé l'étude de variétés régionales du français du point de vue de la perception humaine aussi bien que de celui du traitement automatique de la parole. Traditionnellement, nombre d'études en linguistique se focalisent sur l'étude d'un accent précis. Le traitement automatique de la parole permet d'envisager l'étude conjointe de plusieurs variétés de français : nous avons voulu exploiter cette possibilité. Nous pourrons ainsi examiner ce qui diffère d'une variété à une autre, ce qui n'est pas possible lorsqu'une seule variété est décrite. Nous avons la chance d'avoir à notre disposition un système performant d'alignement automatique de la parole. Cet outil, qui permet de segmenter le flux sonore suivant une transcription phonémique, peut se révéler précieux pour l'étude de la variation. Le traitement automatique nous permet de prendre en considération plusieurs styles de parole et de nombreux locuteurs sur des quantités de données importantes par rapport à celles qui ont pu être utilisées dans des études linguistiques menées manuellement. Nous avons automatiquement extrait des caractéristiques du signal par différentes méthodes ; nous avons cherché à valider nos résultats sur deux corpus avec accents. Les paramètres que nous avons retenus ont permis de classifier automatiquement les locuteurs de nos deux corpus.

This book addresses the problems of spoken dialogue system design and especially automatic learning of optimal strategies for man-machine dialogues. Besides the description of the learning methods, this text proposes a framework for realistic simulation of human-machine dialogues based on probabilistic techniques, which allows automatic evaluation and unsupervised learning of dialogue strategies. This framework relies on stochastic modelling of modules composing spoken dialogue systems as well as on user modelling. Special care has been taken to build models that can either be hand-tuned or learned from generic data.

Ma thèse a pour but l'étude des désignations nominales des événements pour l'extraction automatique. Mes travaux s'inscrivent en traitement automatique des langues, soit dans une démarche pluridisciplinaire qui fait intervenir linguistique et informatique. L'extraction d'information a pour but d'analyser des documents en langage naturel et d'en extraire les informations utiles à une application particulière. Dans ce but général, de nombreuses campagnes d'extraction d'information ont été menées~: pour chaque événement considéré, il s'agit d'extraire certaines informations relatives (participants, dates, nombres, etc.). Dès le départ, ces challenges touchent de près aux entités nommées (éléments " notables " des textes, comme les noms de personnes ou de lieu). Toutes ces informations forment un ensemble autour de l'événement. Pourtant, ces travaux ne s'intéressent que peu aux mots utilisés pour décrire l'événement (particulièrement lorsqu'il s'agit d'un nom). L'événement est vu comme un tout englobant, comme la quantité et la qualité des informations qui le composent. Contrairement aux travaux en extraction d'informations générale, notre intérêt principal est porté uniquement sur la manière dont sont nommés les événements qui se produisent et particulièrement à la désignation nominale utilisée. Pour nous, l'événement est ce qui arrive, ce qui vaut la peine qu'on en parle. Les événements plus importants font l'objet d'articles de presse ou apparaissent dans les manuels d'Histoire. Un événement peut être évoqué par une description verbale ou nominale. Dans cette thèse, nous avons réfléchi à la notion d'événement. Nous avons observé et comparé les différents aspects présentés dans l'état de l'art jusqu'à construire une définition de l'événement et une typologie des événements en général, et qui conviennent dans le cadre de nos travaux et pour les désignations nominales des événements. Nous avons aussi dégagé de nos études sur corpus différents types de formation de ces noms d'événements, dont nous montrons que chacun peut être ambigu à des titres divers. Pour toutes ces études, la composition d'un corpus annoté est une étape indispensable, nous en avons donc profité pour élaborer un guide d'annotation dédié aux désignations nominales d'événements. Nous avons étudié l'importance et la qualité des lexiques existants pour une application dans notre tâche d'extraction automatique. Nous avons aussi, par des règles d'extraction, porté intérêt au cotexte d'apparition des noms pour en déterminer l'événementialité. À la suite de ces études, nous avons extrait un lexique pondéré en événementialité (dont la particularité est d'être dédié à l'extraction des événements nominaux), qui rend compte du fait que certains noms sont plus susceptibles que d'autres de représenter des événements. Utilisée comme indice pour l'extraction des noms d'événements, cette pondération permet d'extraire des noms qui ne sont pas présents dans les lexiques standards existants. Enfin, au moyen de l'apprentissage automatique, nous avons travaillé sur des traits d'apprentissage contextuels en partie fondés sur la syntaxe pour extraire de noms d'événements.

Thèse de doctorat : Informatique : Nancy 1 : 2008. / Titre provenant de l'écran-titre.