Classification multicritère floue d’analyses robustes pour les systèmes de dialogue parlé
David Roussel, Jean Caelen, Michel Grabisch
Résumé : Nous présentons une méthode de classification d’analyses robustes sur des hypothèses concurrentes d’un système de reconnaissance de la parole. Pour réaliser cette classification, différents critères hétérogènes sont combinés, comme le score de reconnaissance, diverses caractéristiques syntaxiques et sémantiques propres à l’analyse robuste effectuée ou encore des estimations de la cohérence pragmatique. L’analyse est fondée sur une variante des LTAG (Lexicalized Tree Adjoining Grammars). La classification proposée est évaluée à partir d’un corpus d’analyses robustes d’hypothèses de reconnaissance.