Extraction de préférences à partir de dialogues de négociation
Anaïs Cadilhac, Farah Benamara, Vladimir Popescu, Nicholas Asher, Mohamadou Seck
Résumé : Cet article présente une approche linguistique pour l’extraction d’expressions de préférence à partir de dialogues de négociation. Nous proposons un nouveau schéma d’annotation pour encoder les préférences et les dépendances exprimées linguistiquement dans deux genres de corpus différents. Ensuite, nous proposons une méthode d’apprentissage qui extrait les expressions de préférence en utilisant une combinaison de traits locaux et discursifs. Finalement, nous évaluons la fiabilité de notre approche sur chaque genre de corpus.
Abstract : This paper presents an NLP based approach for preference expression extraction from negotiation dialogues. We propose a new annotation schema for preferences and dependencies among them and illustrate on two different corpus genres. We then suggest a learning approach that efficiently extracts preference expressions using a combination of local and discursive features and assess the reliability of our approach on each corpus genre.
Mots clés : Préférence, dialogue, apprentissage automatique
Keywords : Preference, dialogue, machine learning