Seminaire LIA: Extraction et partitionnement pour la recherche de régularités : application à l’analyse de dialogues.

30 Mars: permanent Optim : Zacharie.

Titre : Extraction et partitionnement pour la recherche de régularités :

application à l’analyse de dialogues.

Abstract : Un corpus de dialogues peut être représenté par un ensemble de tableaux

d’annotations encodant les différents énoncés des dialogues. Nous

définissons une méthodologie en deux étapes afin d’identifier les

schémas dialogiques mis en œuvre fréquemment dans le corpus : extraction

de motifs récurrents, puis partitionnement de ces motifs en classes

homogènes constituant les régularités.

Deux algorithmes sont développés afin de réaliser l’extraction de motifs

récurrents : LPCA-DC et SABRE. La première est une adaptation d’un

algorithme de programmation dynamique existant tandis que la seconde est

issue d’une modélisation formelle du problème d’extraction d’alignements

locaux dans un couple de tableaux d’annotations.

Le partitionnement de motifs récurrents est réalisé par diverses

heuristiques de la littérature ainsi que deux formulations originales du

problème de K-partitionnement sous la forme de programmes linéaires en

nombres entiers. Lors d’une étude polyèdrale, nous caractérisons des

facettes associées à ces formulations (notamment les inégalités de

2-partitions, les inégalités 2-chorded cycles et les inégalités de

clique généralisées). Ces résultats théoriques permettent la mise en

place d’un algorithme de branch-and-cut résolvant efficacement le problème.

Nous développons le logiciel d’aide à la décision VIESA, mettant en

oeuvre ces différentes méthodes et permettant leur évaluation au cours

de deux expérimentations réalisées par un expert psychologue. Des

régularités correspondant à des stratégies dialogiques que des

extractions manuelles n’avaient pas permis d’obtenir sont ainsi identifiées.

Jeudi, 30 Mars, 2017

 

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Jeudi, 30 Mars, 2017 - 11:30 to 12:30


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