Apprentissage en ligne interactif d'un générateur en langage naturel neuronal pour le dialogue homme-machine
Matthieu Riou, Bassam Jabaian, Stéphane Huet, Fabrice Lefèvre
Résumé : Récemment, de nouveaux modèles à base de réseaux de neurones récurrents ont été proposés pour traiter la génération en langage naturel dans des systèmes de dialogue (Wen et al., 2016a). Ces modèles demandent une grande quantité de données d’apprentissage ; or la collecte et l’annotation de ces données peuvent être laborieuses. Pour répondre à cette problématique, nous nous intéressons ici à la mise en place d’un protocole d’apprentissage en ligne basé sur un apprentissage par renforcement, permettant d’améliorer l’utilisation d’un modèle initial appris sur un corpus plus restreint généré par patrons. Dans cette étude exploratoire, nous proposons une approche basée sur un algorithme de bandit contre un adversaire, afin d’en étudier l’intérêt et les limites.
Mots clés : génération en langage naturel, réseau de neurones récurrent, bandit contre un adversaire, adaptation à l’utilisateur.