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U n modèle d’ i nterprétation p ragmatique en d ialogue h omme- m achine basé sur la S DRT ( Segmented Discourse Rep

U n modèle d’ i nterprétation p ragmatique en d ialogue h omme- m achine basé sur la S DRT ( Segmented Discourse Representation Theory). Anne Xuereb et Jean Caelen Laboratoire Clips-Imag. Plan. Le cadre applicatif : portail vocal Le cadre formel : adaptation de la SDRT

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U n modèle d’ i nterprétation p ragmatique en d ialogue h omme- m achine basé sur la S DRT ( Segmented Discourse Rep

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Presentation Transcript

  1. Un modèle d’interprétation pragmatique en dialogue homme-machine basé sur la SDRT(Segmented Discourse Representation Theory) Anne Xuereb et Jean Caelen Laboratoire Clips-Imag

  2. Plan • Le cadre applicatif : portail vocal • Le cadre formel : adaptation de la SDRT • Les relations rhétoriques retenues • Règles de mise-à-jour de la SDRS • Exemples de résolution • Anaphore propositionnelle et pronominale • Présupposition • Bilan et perspectives

  3. Cadre du projet : Agent conversationnel interactif • Projet PVE : Portail vocal d’entreprise • Domaine = services de l’entreprise • Modes d’accès = langage naturel, parole • Dialogue homme-machine • Assistant virtuel coopératif • Multi-sessions et multi-partenaires Interpréteur pragmatique : intègre l’interprétation de l’énoncé au contexte et à l’historique.

  4. Exemple de dialogue A : Ici Luc Blanc, je voudrais réserver la salle Lafayette pour demain M : Désolé Monsieur Blanc, la salle est prise par Monsieur Durand, mais je peux tenter de lui demander de permuter A : D’accord, je reste en ligne M : Allô, Monsieur Durand ? B : Oui c’est moi M : Monsieur Blanc vous demande si vous pouvez repousser votre réunion de demain ou changer de salle B : etc.

  5. Agent conversationnel : architecture générale Enoncé oral Modèles Acoustiques Reconnaissance Modèle de Langage Morpho-syntaxe Chaîne orthographique Référents Tâches Concepts Compréhension Plan Historique Schéma sémantique Acte de langage Objets Gestion de la tâche Interprétation Connaissances Gestion du dialogue Contexte tâche But Stratégies Situation de communication Génération Buts dialogiques Action sur le monde Synthèse TTS Enoncé oral 5

  6. L’interpréteur pragmatique : les fonctions attendues • Contribution au calcul de l’acte de langage • Intégration du contexte au dialogue • Interprétation des déictiques dans le contexte de la situation • Résolution des anaphores (co-référence) et les ellipses • Appariement des questions et réponses • Traitement des présuppositions et des implicatures

  7. Étude de corpus • Transcription de dialogues téléphoniques + corpus « magicien d’Oz » • Échanges courts mais énoncés complexes sur le plan linguistique  Propriétés observées • Beaucoup d’ellipses, anaphores • Phénomènes liés à la parole spontanée • Expressions familières • Enchaînements complexes de questions (questions de clarification, demande de confirmation …)

  8. La SDRT en dialogue homme-machine finalisé : attendus • Modéliser les enchaînements complexes de questions/réponses • Résoudre les anaphores propositionnelles (Q/R) • Résoudre les anaphores pronominales • Modéliser les présuppositions sémantiques

  9. La SDRS du dialogue • SDRS : structure hiérarchique Relations subordonnantes/coordonnantes • Règles structurelles pour la construction du dialogue • Sites d’attachement disponibles • Règle de la frontière droite • Contraintes sur l’accessibilité des référents

  10. Les six relations rhétoriques retenues • QAP (, )paire Question-Réponse Complète (a) Quel est votre nom ? (b) Luc Blanc • PQAP (, )paire Question-Réponse Partielle (a) Pour quelle date voulez-vous réserver ? (b) Avant la fin du mois. • IQAP (, )paire Question-Réponse Indirecte (a) assisterez-vous au conseil de labo ? (b) je serai en mission. • Q-ELAB (, )Élaboration de Question (a) Pouvons-nous nous voir la semaine prochaine ? (b) Etes-vous libre mardi ? • Arrière-Plan (, )Arrière-plan du dialogue (a) Bonjour, Luc Blanc à l’appareil. Je voudrais réserver une salle. • Coordination (, )relation par défaut (a) J’ai enregistré votre demande. Je vous rappelle demain.

  11. La représentation logico-sémantique (DRS) Énoncé : conjonction d’actes de langage F(p) force illocutoire F + contenu propositionnel p • Forces FA , FF, FS, FFS, FD, FP • P : marqueurs de référence ; prédicats ; équations Sous-spécifications U : Luc Blanc à l’appareil1 : [FS ; a1 : personne ; identité+annonce(a1) ; a1.NomComplet =  "Luc Blanc"]

  12. Règles d’inférence : QAP(1, 2) • Règles de déclenchement • FFS(1)  FF(1) , FS (2) • SatQR (K1, K2) Conditions de satisfaction Q/R : • K 1 : ?x.Q(x) • K2 :  p : p = (x.Q(x))  p  ( y p Q(y))  p    y Q(y)  • Soit Q à polarité et K2 {Vrai, Faux, Q, Q } • Soit K2 contient autant de référents que le nombre de lambda-termes de K1(+ unification types sémantiques) • Effets sémantiques de QAP x = y ; ()Q(y) ; nœud Q potentiellement résolu

  13. Règles d’inférence : PQAP(1, 2) • Règles de déclenchement • FFS(1)  FF(1) , FS (2) • SatQR (K1, K2) Conditions de satisfaction Q/R • Soit K2contient moins de constituants que les lambda-termes de K1 • Soit les référents de K2s’unifient avec les lambda-termes de K1 mais spécifient une opération de restriction et non une valeur exacte. • Effets sémantiques de PQAP Q(y) ; x = y ; le nœud Question est partiellement résolu.

  14. Règles d’inférence : IQAP(1, 2) • Règles de déclenchement • FFS(1)  FF(1) , FS (2) • K 1 : ?x.Q(x) • K 2 : P tel que P  R  ( PQAP(1, R)  QAP(1, R) ) • Effets sémantiques de QAP Assertion de R(K 1) ; nœud Question potentiellement résolu.

  15. Règles d’inférence : Q-Elab(1, 2) • Règles de déclenchement • FFS(1)  FF(1) , FFS (2) • Thème de K2 = sous-thème de K1 • Effets sémantiques • Nœuds Question 1 et 2 sont ouverts et non résolus. • Le nœud Question 1sera résolu par la réponse R à 2

  16. Arrière-plan et Coordination • Arrière-plan • Informations d’état • Début de dialogue • Coordination • Relation par défaut

  17. Q1 t1 autre segment topique PQAP PQAP Insertion nœud topique Q1 R1 R2 PQAP PQAP R1 R2 Q1 t1 autre segment topique Q-Elab Insertion nœud topique Q1 Q2 Q-Elab QAP Q2 R1 QAP R1 Exemples de structures Q/R 17

  18. Résolution des questions :anaphore propositionnelle U: Bonjour, est-ce que la salle Lafayette est disponible demain ? 1 M : Non. 2 1: [FFS ; s1: salle, d: date, e1: booléen ; Agenda+demande(s1, d1, e1) s1= Salle Lafayette; d1 = DateJour +1, e1 = 0 ] 2: [FS ; p:proposition, negation(p); p= ?] QAP(1 , 2) 2 = négation(1) e1 = 1 la salle Lafayette est réservée demain

  19. Anaphore pronominale U: Bonjour, Luc Blanc à l’appareil. 1 Est-ce que la salle Lafayette est disponible la semaine prochaine ? 2 M : Elle est disponible jeudi et vendredi.3 U : Bon et bien réservez-la moi4 M : Quel jour ? Jeudi ou vendredi ? 5 U : disons vendredi. 6 Identité en début de dialogue : Arrière-plan (1, ?) Déterminer le type de Q/R(2, 3)

  20. 1 :[ FS; a1: personne; Identité+annonce(a1); a1.NomComplet= Luc Blanc] • Arrière-plan (1 , ?), a1 = U utilisateur 2 :[ FFS; s2: salle ; d2: ensemble_date, e2: booléen ; Agenda+demande(s2, d2, e2); s2= Salle Lafayette d2= semaineCourante+1, e2=0 ] 3 :[ FS; v: indéfini ; d3, d4: date ; e3, e4: booléen; Agenda+annonce(v, d3, e3) ; Agenda+annonce(v, d4, e4) ; v = ? e3=0, e4=0, d3= jeudi, d4= vendredi] IQAP (2 , 3) v = ? Recherche dans 2 v = s2 ; v : salle 4 s’attache sur le résultat résolu de (2, 3) 20

  21. Le graphe 1 Luc Blanc Arrière-plan coordination réservation disponibilité t1 t2 4 2 Q-Elab IQAP 5 3 QAP 6 Workshop SDRT, TALN 04, Fès, 22 avril 2004 21

  22. Présuppositions U: Bonjour, je voudrais reporter une réunion 1 M :Quel est votre nom ? 2 U : Luc Blanc 3 M : En effet, vous avez une réunion vendredi à 10h en salle Aquarium. 4 U : C’est cela. Je voudrais la reporter d’une semaine. 5 Reporter une réunion : rectifier une réservation, co-référence aux données de la réservation initiale.

  23. 5 :[ FFS; s5 : salle ; d5, d6 : date ; reserv+rectification(s5, d6) d6= d5 + 1 semaine, d5 = ? s5 = ? ] 4 :[ FS; a4: personne; s4:salle, d4: date, h4 : heure, reserv+annonce(a4, s4, d4, h4); a4 = U, s4 = Aquarium, d4 = vendredi, h4=10h] 5 introduit dans le contexte s5 et d5, qui doivent être résolus par liage. Coord(4 , 5) d5 = ? s5 = ? Recherche dans 4 s5 = s4 ; d5 = d4 Mécanisme d’accommodation (Van der Sandt, 1992) : si le liage des référents présupposés avec des éléments du contexte est impossible, alors ils sont introduits dans le contexte. Workshop SDRT, TALN 04, Fès, 22 avril 2004 23

  24. Bilan et perspectives • Modèle dérivé de la SDRT adapté au dialogue homme-machine • Spécificités du dialogue H-M finalisé Utilisateur : pas d’argumentation, ni de justification, ni d’énoncés de type rituel, peu d’enchâssements Agent :pas d’enchâssements But de l’analyse :  Construire la structure logique : contraindre les résolutions d’anaphores  Déclencher les effets sémantiques propres aux relations entre segments. • Validation manuelle sur corpus • Spécifications d’un prototype informatique • Logique monotone • Raisonnement hypothétique limité à un seul tour de parole.

  25. Algorithme Pour chaque acte de langage calculer les sites d’attachement disponibles Tant_que (résolution non terminée) et (nb hypothèses à évaluer > 0) poser une hypothèse de relation déclencher les inférences tenter toutes les résolutions Si (échec) Alors réfuter l’hypothèse ; mettre à jour (hypothèse à évaluer) Sinon mettre à jour la SDRS ; résolution terminée Fin_si Fin_tant_que Si (résolution non terminée) appliquer relations par défaut /* PQAP ou coordination */ /* certaines sous-spécifications ne sont pas résolues */ Fin_si Fin_pour Workshop SDRT, TALN 04, Fès, 22 avril 2004 25

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