Analyse faiblement supervisée de conversation en actes de dialogue
Catherine Thompson, Nicholas Asher, Philippe Muller, Jérémy Auguste
Résumé : Nous nous intéressons ici à l’analyse de conversation par chat dans un contexte orienté-tâche avec un conseiller technique s’adressant à un client, où l’objectif est d’étiqueter les énoncés en actes de dialogue, pour alimenter des analyses des conversations en aval. Nous proposons une méthode légèrement supervisée à partir d’heuristiques simples, de quelques annotations de développement, et une méthode d’ensemble sur ces règles qui sert à annoter automatiquement un corpus plus large de façon bruitée qui peut servir d’entrainement à un modèle supervisé. Nous comparons cette approche à une approche supervisée classique et montrons qu’elle atteint des résultats très proches, à un coût moindre et tout en étant plus facile à adapter à de nouvelles données.
Mots clés : Dialogue, chat, actes de dialogue, apprentissage faiblement supervisé.