Ordonnancement de réponses dans les systèmes de dialogue basé sur une similarité contexte/réponse
Basma El Amel Boussaha, Nicolas Hernandez, Christine Jacquin, Emmanuel Morin
Résumé : Construire des systèmes de dialogue qui conversent avec les humains afin de les aider dans leurs tâches quotidiennes est devenu une priorité. Certains de ces systèmes produisent des dialogues en cherchant le meilleur énoncé (réponse) parmi un ensemble d’énoncés candidats. Le choix de la réponse est conditionné par l’historique de la conversation appelé contexte. Ces systèmes ordonnent les énoncés candidats par leur adéquation au contexte, le meilleur est ensuite choisi. Les approches existantes à base de réseaux de neurones profonds sont performantes pour cette tâche. Dans cet article, nous améliorons une approche état de l’art à base d’un dual encodeur LSTM. En se basant sur la similarité sémantique entre le contexte et la réponse, notre approche apprend à mieux distinguer les bonnes réponses des mauvaises. Les résultats expérimentaux sur un large corpus de chats d’Ubuntu montrent une amélioration significative de 7, 6 et 2 points sur le Rappel@(1, 2 et 5) respectivement par rapport au meilleur système état de l’art.
Mots clés : conversations écrites, dual encodeur, ordonnancement, agents conversationnels, apprentissage profond.