Un Cadre Probabiliste pour l'Optimisation des Systèmes de Dialogue

Résumé : Dans cet article, un cadre théorique pour la simulation et l'optimisation automatique de systèmes de dialogues vocaux entre homme et machine par le biais d'un apprentissage non-supervisé de stratégies est proposé. Ce cadre s'appuie sur une description probabiliste de la communication parlée entre homme et machine. Il permet de s'inscrire dans le cadre des processus décisionnels de Markov et de faire usage de l'apprentissage par renforcement pour rechercher une stratégie optimale de manière indépendante de la tâche. Deux applications concrètes du cadre proposé aux cas du remplissage de formulaire et de l'interrogation de bases de données sont données afin d'en démontrer les utilisations possibles.
Type de document :
Communication dans un congrès
4th International Conference on Sciences of Electronic, Technologies of Information and Telecommunications (SETIT 2007), Mar 2007, Hammamet, Tunisie. Proceedings on CDROM (8 p.), 2007
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Contributeur : Sébastien Van Luchene <>
Soumis le : mardi 12 février 2008 - 14:59:58
Dernière modification le : jeudi 29 mars 2018 - 11:06:04
Document(s) archivé(s) le : lundi 17 mai 2010 - 22:30:20

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Olivier Pietquin. Un Cadre Probabiliste pour l'Optimisation des Systèmes de Dialogue. 4th International Conference on Sciences of Electronic, Technologies of Information and Telecommunications (SETIT 2007), Mar 2007, Hammamet, Tunisie. Proceedings on CDROM (8 p.), 2007. 〈hal-00252042〉

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